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【干貨分享】Facebook NewsFeed是什么意思以及該算法（EdgeRank）的解析
運營實操 ? 孤舟一葉 發(fā)表了文章 ? 0 個評論 ? 26342 次瀏覽 ? 2017-12-14 14:33
NewsFeed 怎么來的
2004年，F(xiàn)acebook 問世，兩年后的9月份，NewsFeed 問世，同時問世的還有MiniFeed(個人動態(tài))。今年是 NewsFeed 上線十周年了，這10年里，F(xiàn)acebook 是怎么一步一步把 NewsFeed 打造成了日收入幾千萬美金的現(xiàn)金牛的?不管你對這充滿銅臭的問題感不感興趣，反正我很感興趣。
今天我們都已經(jīng)習慣了把照片、文字等內(nèi)容主動分享給好友，但是當時 Facebook 上線了這個功能時，引起了廣泛的爭議，焦點就是“隱私”問題，用戶認為我發(fā)的動態(tài)怎么能讓別人看見呢[1]?用戶一直不停質(zhì)疑和抗議，又忍不住繼續(xù)使用，F(xiàn)acebook 就這樣在爭議聲中增加了最初的隱私控制，比如隱藏自己的動態(tài)，而 NewsFeed 就這樣堅持了下來。看來，小扎真是一個撩妹高手，看穿了用戶們“嘴上說不要，身體卻誠實”的內(nèi)在。
隨著用戶們漸漸地愛上了瀏覽好友的分(xuan)享(yao)了，2009年，F(xiàn)acebook 加上了贊(like)功能(FriendFeed 在2007年發(fā)明了贊按鈕，F(xiàn)riendFeed 后來于2009年被 Facebook 收購，并將贊這個功能整合進來)，開始按照熱門程度對 Feed 重排序，不出意外，這又引起了用戶們的反抗，因為大家已經(jīng)習慣按照時間順序閱讀。
伴隨這么多爭議，為什么 Facebook 一直堅持做興趣feed?從數(shù)據(jù)上看，平均每個用戶每天待看的新鮮事有1500條之多，但平均每個用戶每天只能閱讀300條;從商業(yè)角度，將 Feed 排序交給上帝的做法，非常不利于商業(yè)化且有損用戶體驗，公共主頁可以使用很多伎倆吸引用戶關(guān)注，然后肆無忌憚發(fā)廣告。
10年來，NewsFeed 有數(shù)不清的改進，甚至每天線上會同時部署很多算法版本進行AB測試。但 EdgeRank 是這條優(yōu)化迭代之路上的一個標志性建筑。我們可以將 NewsFeed 排序策略按照 EdgeRank 分為 PreEdgeRank 時代、InEdgeRank 時代、PostEdgeRank 時代。
EdgeRank 算法
EdgeRank，顧名思義，就是對邊(Edge)進行排序(Rank)。
每一個朋友的每一個操作(Action)都可能以新鮮事(News)的方式呈現(xiàn)在用戶面前，比如朋友發(fā)布了一條新鮮事，朋友贊了朋友的朋友一條新鮮事，朋友評論了朋友的朋友一條新鮮事，朋友給自己的照片加了一個標簽，等等。稍微用腳后跟想一想就知道，按照這樣羅列的話，每個用戶得看多少新鮮事?于是 FB 就想在一條動態(tài)呈現(xiàn)給一個用戶之前，先預(yù)估一下這個用戶對這條新鮮事感興趣程度。在 FB 的定義下，一個 Action 就是一個 Edge，所以這套量化興趣的算法就叫做 EdgeRank。
別看今天 Facebook 各種高大上，又是深度學習又是人工智能，要知道，在 EdgeRank 提出之前，F(xiàn)B 也是有過刀耕火種時代的，F(xiàn)B 的首席產(chǎn)品官 Chris Cox 談及早期 NewsFeed 是這樣說的：
“In the beginning, News Feed ranking was turning knobs. Turn up photos a little bit, turn down platform stories a little bit.”(最初，NewsFeed 排序就是在主觀拍腦袋，給照片加點權(quán)重，給平臺動態(tài)消息降點權(quán)重)
“a photo might be worth 5 points, while joining a group was worth 1 point” (把照片權(quán)重定為5，把加群權(quán)重定為1)
國內(nèi)算法工程師們聽到這些，想必都要會心地笑了：原來 FB 也是從這個時代走過來的。但 Facebook 不同的是，這只是暫時的情形，他們已經(jīng)走到更高級的階段了。
Serkan Piantino 在2010年左右領(lǐng)導(dǎo)并開發(fā)了第一版 EdgeRank 算法。下面說說大名鼎鼎的 EdgeRank 是怎么回事。
EdgeRank 主要有三個因素在起作用：
親密度(Affinity Score)
邊的權(quán)重(Edge Weight)
新鮮程度(Time Decay)
想象一條內(nèi)容誕生后，途經(jīng)什么路徑流動到你的面前?
首先經(jīng)你的一個朋友(或者你的關(guān)注源)的之手產(chǎn)生了一條新鮮事(他發(fā)布、贊、加標簽這些產(chǎn)生了新鮮事);
然后經(jīng)過你這個朋友(或者你的關(guān)注源)的介紹，到了你家門口，你一開門(登錄)就可能看見它;
內(nèi)容不多時，開門一個一個寒暄可能還行，它們也等得起，也無所謂先來后到，內(nèi)容太多時，就得考慮個先來后到了。
這三個步驟，就大致刻畫了 EdgeRank 的思想了，其實還是很簡單直接的。
親密度對應(yīng)了第二個步驟背后的思想，那么多人介紹過來，我們當然要優(yōu)先照顧更“喜歡”的人了，親密度的量化要考慮平常里你和這個朋友“走動”是否頻繁，連接是否緊密。主要考慮下面幾點：
你們連接的強度，點贊之交，還是評論之交，或是私信之交，連接方式不同，強度就不同;
你們連接的頻繁程度，一日百贊，還是百日一贊，差別也很大;
你們有多久沒有建立連接了，一年沒有了，關(guān)系自然就更淡了;
親密度是單向的，也就是說你對朋友的親密度，和朋友對你的親密度可能不一樣哦。
你看，看似神秘的 EdgeRank 算法，其實跟大家不太待見的雞湯居然意思是一樣的，是不是覺得它竟然如此平易近人?
邊的權(quán)重也很直接，其實它反映了產(chǎn)生一條新鮮事的成本，成本越高的，權(quán)重越大。點贊、評論、發(fā)一條文字、發(fā)一張照片、發(fā)一個鏈接，背后用戶付出的成本不一樣，反應(yīng)在邊的權(quán)重上也就不一樣。顯然，你點個贊的成本，和你發(fā)布一條新鮮事的成本差別很多。
最后，新鮮程度，也是一個符合直覺的自然假設(shè)：NewsFeed 總是青睞 New 一些的 Feed，新的新鮮事總體上更可能得到用戶的臨幸。FB 用了一個類似指數(shù)衰減的函數(shù)來量化動態(tài)的新舊程度。
三個分數(shù)，最終用相乘的方式共同作用于每一條新鮮事的分數(shù)，用于排序和篩選。
這個排序方法的確是很簡單，基本上只考慮了社交方面的因素，而沒有考慮太多內(nèi)容本身對用戶吸引力。
從公開的資料看 EdgeRank，并不是什么高深的算法，它只是量化了三個主要因素，然后主觀地相乘，而沒有任何目標優(yōu)化思想在背后，根據(jù) Facebook 披露的消息看，早期的 EdgeRank 的確沒有引入機器學習，所以根本稱不上是智能的算法。
為什么 EdgeRank 這么有名?因為它是在F8開發(fā)者大會上公開介紹過的，經(jīng)過一知半解的媒體渲染，變成了一個神秘高深的存在。
后 EdgeRank 時代
2011年之后，F(xiàn)acebook 內(nèi)部就不再提 EdgeRank 算法了，因為用戶數(shù)和廣告主的飛增，導(dǎo)致 NewsFeed 的排序算法必須要更上一層樓。如今月活躍超過10億用戶，約2000萬的公共主頁，移動設(shè)備貢獻了大多數(shù)流量，復(fù)雜的上下文因素，必須引入機器學習才能 Hold 住整個場面。
在原來 EdgeRank 的基礎(chǔ)上，更加細致地定義了不同層級的親密度。用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理解圖片內(nèi)容和文字內(nèi)容，從而可以知道相片中的物體是不是用戶感興趣的，可以知道新鮮事的討論話題。隨著產(chǎn)品迭代，也加入了更多產(chǎn)品特征，諸如閱讀時間長短、視頻內(nèi)容、鏈接內(nèi)容等，取關(guān)、隱藏一個源。前前后后一共考慮了10萬+的變量(模型的特征空間應(yīng)該會更高)，如果還按照原來的方式去調(diào)節(jié)權(quán)重，顯然既不科學又很低效。
從 Facebook 的機器學習應(yīng)用博客頁面可以看到，2010年之后就開始逐漸有機器學習方面的文章出現(xiàn)了。
相關(guān)資料顯示，2011年之后的 NewsFeed 排序算法，全面轉(zhuǎn)向了機器學習，用優(yōu)化理論來決定每個因素的權(quán)重，將人從繁雜的策略量化中解放出來。
在被機器學習接管后的 NewsFeed，很多地方都更加細致。
用機器學習預(yù)估新鮮事的質(zhì)量。通過構(gòu)造了一份問卷調(diào)查，訪問了若干用戶來收集數(shù)據(jù)，用收集的數(shù)據(jù)構(gòu)建了一個機器學習模型，用于 NewsFeed 排序時預(yù)測一條動態(tài)的質(zhì)量，將預(yù)測的質(zhì)量分數(shù)作為最終排序的一個特征。用樹模型構(gòu)造離散特征，結(jié)合最常見的LR模型預(yù)估廣告點擊率。
除了全面轉(zhuǎn)向機器學習之外，NewsFeed 團隊也在重新思考人和算法的關(guān)系。他們要關(guān)心的是到底“如何把用戶真正最關(guān)心的找出來”，而不僅僅是“提高點擊率”。Facebook 一直是數(shù)據(jù)驅(qū)動的，也是他們能夠在爭議中把 NewsFeed 堅持下來的信念來源，而是不是唯數(shù)據(jù)馬首是瞻，團隊內(nèi)部有很多思考，也有很多變化。
僅舉幾例：
團隊發(fā)現(xiàn)有85%的隱藏新鮮事操作來自5%的人，經(jīng)過與這些用戶溝通才發(fā)現(xiàn)，原來這5%的人把“隱藏”當作郵件里的“標記已讀”了，對喜不喜歡的新鮮事只要看過就會點擊隱藏。
對于悲傷的事情，用戶可能關(guān)心但不會點贊的。
對于有些點贊，用戶可能并不是真的感興趣，只是“點贊狂魔”發(fā)狂而已。
用戶閱讀一篇長帖子，讀到一半不讀了，也并不能說明他對這篇帖子不感興趣。
這些 case，都讓他們開始關(guān)注到機器學習和數(shù)據(jù)的局限。
于是，在算法團隊之外，F(xiàn)acebook 搭建了一個遍布全球的人肉評測小組。人肉評測小組不是簡單地對算法篩選結(jié)果進行喜歡/不喜歡的標注，而是會非常深入地闡述為什么喜歡/不喜歡算法篩選結(jié)果，而且會與工程師詳細交流評測結(jié)果，因為這種人肉評測方式可以有效地拆穿數(shù)據(jù)說謊，讓產(chǎn)品遠離一味追求提高數(shù)據(jù)指標的怪圈。
除此之外，產(chǎn)品上還加強了過濾器功能(Filter)：你可以選擇你的動態(tài)給誰看，你可以選擇不看誰的動態(tài)(Hide)，你也可以選擇優(yōu)先看到誰的動態(tài)(See first)，當然你可以取消關(guān)注一些人或者公共主頁，將這些控制權(quán)交給用戶，一方面安撫了用戶被算法接管的不安，另一方面也是一項重要的數(shù)據(jù)來源。事實上，如今的過濾器已經(jīng)復(fù)雜到大多數(shù)用戶都不會使用這些控制權(quán)。
“如何衡量用戶真的感興趣”這個問題也許遠遠沒有最終答案，為什么?因為人的非理性占據(jù)了絕大多數(shù)時候，而“不一致性”又是非理性的最重要表現(xiàn)，根據(jù)心情不同，用戶有不同的感興趣的標準，而且這些標準也許還是相互矛盾的。
NewsFeed 的配套設(shè)施
NewsFeed 存在的前提是要依賴用戶建立大量的社交聯(lián)系，這樣才會出現(xiàn)信息過載，因此 NewsFeed 的一個重要的配套設(shè)施就是“你可能感興趣的人”(People you may like)推薦系統(tǒng)。
這是一個我們在產(chǎn)品形式上比較熟悉的推薦系統(tǒng)，它是一套大規(guī)模矩陣分解算法，利用已有的協(xié)同矩陣為你推薦你可能想建立聯(lián)系的新Item，包括用戶、app、公共主頁等。
NewsFeed 還有另一個配套設(shè)施，也是它為什么每天能吸金幾千萬刀的原因：廣告系統(tǒng)。Facebook 的廣告形態(tài)多樣：
Suggested Page (你可能喜歡的公眾頁)
Page Post (公眾號帖子推廣)
Suggested App (你可能喜歡的應(yīng)用)
Video Ads (視頻廣告)
現(xiàn)在，每一次 NewsFeed 調(diào)整算法都會引來廣告主們的抗議，他們都是在 FB 上擁有公共主頁的商業(yè)機構(gòu)。
在以前，F(xiàn)B 鼓勵這些商業(yè)機構(gòu)花錢投廣告增加粉絲，彼時的 NewsFeed 算法允許隨意發(fā)廣告(以原生的新鮮事形式)。而現(xiàn)在，F(xiàn)B 嚴格限制商業(yè)廣告和普通用戶的觸達。商業(yè)機構(gòu)感覺自己被耍了，花錢買粉之后卻不能發(fā)原生廣告，無獨有偶，根據(jù)微博 CEO(@來去之間)在微博上的披露，現(xiàn)在微博企業(yè)號也是被限制博文達到粉絲 feed 次數(shù)的。
據(jù)國外某專門做 NewsFeed 推廣的公司追蹤，1000個公共主頁的50000條內(nèi)容以原生方式觸達用戶的比例，從2012年16%降低到了2014年的6.51%，降了一倍還多，這當然也可能因為用戶平均關(guān)注的公共主頁增多了[13]。
世界上最遙遠的距離，就是：手握大把粉絲，卻不能隨心所欲地曝光自己的產(chǎn)品。
當然，所有的公共主頁們，不要灰心，并不是沒有辦法，NewsFeed 的廣告系統(tǒng)大門永遠向你們敞開。
對 NewsFeed 的展望
具體 NewsFeed 會怎么發(fā)展，無法預(yù)測，但是可以肯定的有三點：
NewsFeed 的算法會一直進化下去。
NewsFeed 團隊把人和算法的關(guān)系處理得更好，從數(shù)據(jù)驅(qū)動(Data-Driven)到數(shù)據(jù)啟示(Data-Informed)。
越來越多的 Feed 型產(chǎn)品會效仿 NewsFeed，加入到興趣feed的潮流中去。
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2004年，F(xiàn)acebook 問世，兩年后的9月份，NewsFeed 問世，同時問世的還有MiniFeed(個人動態(tài))。今年是 NewsFeed 上線十周年了，這10年里，F(xiàn)acebook 是怎么一步一步把 NewsFeed 打造成了日收入幾千萬美金的現(xiàn)金牛的?不管你對這充滿銅臭的問題感不感興趣，反正我很感興趣。
今天我們都已經(jīng)習慣了把照片、文字等內(nèi)容主動分享給好友，但是當時 Facebook 上線了這個功能時，引起了廣泛的爭議，焦點就是“隱私”問題，用戶認為我發(fā)的動態(tài)怎么能讓別人看見呢[1]?用戶一直不停質(zhì)疑和抗議，又忍不住繼續(xù)使用，F(xiàn)acebook 就這樣在爭議聲中增加了最初的隱私控制，比如隱藏自己的動態(tài)，而 NewsFeed 就這樣堅持了下來。看來，小扎真是一個撩妹高手，看穿了用戶們“嘴上說不要，身體卻誠實”的內(nèi)在。
隨著用戶們漸漸地愛上了瀏覽好友的分(xuan)享(yao)了，2009年，F(xiàn)acebook 加上了贊(like)功能(FriendFeed 在2007年發(fā)明了贊按鈕，F(xiàn)riendFeed 后來于2009年被 Facebook 收購，并將贊這個功能整合進來)，開始按照熱門程度對 Feed 重排序，不出意外，這又引起了用戶們的反抗，因為大家已經(jīng)習慣按照時間順序閱讀。
伴隨這么多爭議，為什么 Facebook 一直堅持做興趣feed?從數(shù)據(jù)上看，平均每個用戶每天待看的新鮮事有1500條之多，但平均每個用戶每天只能閱讀300條;從商業(yè)角度，將 Feed 排序交給上帝的做法，非常不利于商業(yè)化且有損用戶體驗，公共主頁可以使用很多伎倆吸引用戶關(guān)注，然后肆無忌憚發(fā)廣告。
10年來，NewsFeed 有數(shù)不清的改進，甚至每天線上會同時部署很多算法版本進行AB測試。但 EdgeRank 是這條優(yōu)化迭代之路上的一個標志性建筑。我們可以將 NewsFeed 排序策略按照 EdgeRank 分為 PreEdgeRank 時代、InEdgeRank 時代、PostEdgeRank 時代。
EdgeRank 算法
EdgeRank，顧名思義，就是對邊(Edge)進行排序(Rank)。
每一個朋友的每一個操作(Action)都可能以新鮮事(News)的方式呈現(xiàn)在用戶面前，比如朋友發(fā)布了一條新鮮事，朋友贊了朋友的朋友一條新鮮事，朋友評論了朋友的朋友一條新鮮事，朋友給自己的照片加了一個標簽，等等。稍微用腳后跟想一想就知道，按照這樣羅列的話，每個用戶得看多少新鮮事?于是 FB 就想在一條動態(tài)呈現(xiàn)給一個用戶之前，先預(yù)估一下這個用戶對這條新鮮事感興趣程度。在 FB 的定義下，一個 Action 就是一個 Edge，所以這套量化興趣的算法就叫做 EdgeRank。
別看今天 Facebook 各種高大上，又是深度學習又是人工智能，要知道，在 EdgeRank 提出之前，F(xiàn)B 也是有過刀耕火種時代的，F(xiàn)B 的首席產(chǎn)品官 Chris Cox 談及早期 NewsFeed 是這樣說的：
“In the beginning, News Feed ranking was turning knobs. Turn up photos a little bit, turn down platform stories a little bit.”(最初，NewsFeed 排序就是在主觀拍腦袋，給照片加點權(quán)重，給平臺動態(tài)消息降點權(quán)重)
“a photo might be worth 5 points, while joining a group was worth 1 point” (把照片權(quán)重定為5，把加群權(quán)重定為1)
國內(nèi)算法工程師們聽到這些，想必都要會心地笑了：原來 FB 也是從這個時代走過來的。但 Facebook 不同的是，這只是暫時的情形，他們已經(jīng)走到更高級的階段了。
Serkan Piantino 在2010年左右領(lǐng)導(dǎo)并開發(fā)了第一版 EdgeRank 算法。下面說說大名鼎鼎的 EdgeRank 是怎么回事。
EdgeRank 主要有三個因素在起作用：
親密度(Affinity Score)
邊的權(quán)重(Edge Weight)
新鮮程度(Time Decay)
想象一條內(nèi)容誕生后，途經(jīng)什么路徑流動到你的面前?
首先經(jīng)你的一個朋友(或者你的關(guān)注源)的之手產(chǎn)生了一條新鮮事(他發(fā)布、贊、加標簽這些產(chǎn)生了新鮮事);
然后經(jīng)過你這個朋友(或者你的關(guān)注源)的介紹，到了你家門口，你一開門(登錄)就可能看見它;
內(nèi)容不多時，開門一個一個寒暄可能還行，它們也等得起，也無所謂先來后到，內(nèi)容太多時，就得考慮個先來后到了。
這三個步驟，就大致刻畫了 EdgeRank 的思想了，其實還是很簡單直接的。
親密度對應(yīng)了第二個步驟背后的思想，那么多人介紹過來，我們當然要優(yōu)先照顧更“喜歡”的人了，親密度的量化要考慮平常里你和這個朋友“走動”是否頻繁，連接是否緊密。主要考慮下面幾點：
你們連接的強度，點贊之交，還是評論之交，或是私信之交，連接方式不同，強度就不同;
你們連接的頻繁程度，一日百贊，還是百日一贊，差別也很大;
你們有多久沒有建立連接了，一年沒有了，關(guān)系自然就更淡了;
親密度是單向的，也就是說你對朋友的親密度，和朋友對你的親密度可能不一樣哦。
你看，看似神秘的 EdgeRank 算法，其實跟大家不太待見的雞湯居然意思是一樣的，是不是覺得它竟然如此平易近人?
邊的權(quán)重也很直接，其實它反映了產(chǎn)生一條新鮮事的成本，成本越高的，權(quán)重越大。點贊、評論、發(fā)一條文字、發(fā)一張照片、發(fā)一個鏈接，背后用戶付出的成本不一樣，反應(yīng)在邊的權(quán)重上也就不一樣。顯然，你點個贊的成本，和你發(fā)布一條新鮮事的成本差別很多。
最后，新鮮程度，也是一個符合直覺的自然假設(shè)：NewsFeed 總是青睞 New 一些的 Feed，新的新鮮事總體上更可能得到用戶的臨幸。FB 用了一個類似指數(shù)衰減的函數(shù)來量化動態(tài)的新舊程度。
三個分數(shù)，最終用相乘的方式共同作用于每一條新鮮事的分數(shù)，用于排序和篩選。
這個排序方法的確是很簡單，基本上只考慮了社交方面的因素，而沒有考慮太多內(nèi)容本身對用戶吸引力。
從公開的資料看 EdgeRank，并不是什么高深的算法，它只是量化了三個主要因素，然后主觀地相乘，而沒有任何目標優(yōu)化思想在背后，根據(jù) Facebook 披露的消息看，早期的 EdgeRank 的確沒有引入機器學習，所以根本稱不上是智能的算法。
為什么 EdgeRank 這么有名?因為它是在F8開發(fā)者大會上公開介紹過的，經(jīng)過一知半解的媒體渲染，變成了一個神秘高深的存在。
后 EdgeRank 時代
2011年之后，F(xiàn)acebook 內(nèi)部就不再提 EdgeRank 算法了，因為用戶數(shù)和廣告主的飛增，導(dǎo)致 NewsFeed 的排序算法必須要更上一層樓。如今月活躍超過10億用戶，約2000萬的公共主頁，移動設(shè)備貢獻了大多數(shù)流量，復(fù)雜的上下文因素，必須引入機器學習才能 Hold 住整個場面。
在原來 EdgeRank 的基礎(chǔ)上，更加細致地定義了不同層級的親密度。用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理解圖片內(nèi)容和文字內(nèi)容，從而可以知道相片中的物體是不是用戶感興趣的，可以知道新鮮事的討論話題。隨著產(chǎn)品迭代，也加入了更多產(chǎn)品特征，諸如閱讀時間長短、視頻內(nèi)容、鏈接內(nèi)容等，取關(guān)、隱藏一個源。前前后后一共考慮了10萬+的變量(模型的特征空間應(yīng)該會更高)，如果還按照原來的方式去調(diào)節(jié)權(quán)重，顯然既不科學又很低效。
從 Facebook 的機器學習應(yīng)用博客頁面可以看到，2010年之后就開始逐漸有機器學習方面的文章出現(xiàn)了。
相關(guān)資料顯示，2011年之后的 NewsFeed 排序算法，全面轉(zhuǎn)向了機器學習，用優(yōu)化理論來決定每個因素的權(quán)重，將人從繁雜的策略量化中解放出來。
在被機器學習接管后的 NewsFeed，很多地方都更加細致。
用機器學習預(yù)估新鮮事的質(zhì)量。通過構(gòu)造了一份問卷調(diào)查，訪問了若干用戶來收集數(shù)據(jù)，用收集的數(shù)據(jù)構(gòu)建了一個機器學習模型，用于 NewsFeed 排序時預(yù)測一條動態(tài)的質(zhì)量，將預(yù)測的質(zhì)量分數(shù)作為最終排序的一個特征。用樹模型構(gòu)造離散特征，結(jié)合最常見的LR模型預(yù)估廣告點擊率。
除了全面轉(zhuǎn)向機器學習之外，NewsFeed 團隊也在重新思考人和算法的關(guān)系。他們要關(guān)心的是到底“如何把用戶真正最關(guān)心的找出來”，而不僅僅是“提高點擊率”。Facebook 一直是數(shù)據(jù)驅(qū)動的，也是他們能夠在爭議中把 NewsFeed 堅持下來的信念來源，而是不是唯數(shù)據(jù)馬首是瞻，團隊內(nèi)部有很多思考，也有很多變化。
僅舉幾例：
團隊發(fā)現(xiàn)有85%的隱藏新鮮事操作來自5%的人，經(jīng)過與這些用戶溝通才發(fā)現(xiàn)，原來這5%的人把“隱藏”當作郵件里的“標記已讀”了，對喜不喜歡的新鮮事只要看過就會點擊隱藏。
對于悲傷的事情，用戶可能關(guān)心但不會點贊的。
對于有些點贊，用戶可能并不是真的感興趣，只是“點贊狂魔”發(fā)狂而已。
用戶閱讀一篇長帖子，讀到一半不讀了，也并不能說明他對這篇帖子不感興趣。
這些 case，都讓他們開始關(guān)注到機器學習和數(shù)據(jù)的局限。
于是，在算法團隊之外，F(xiàn)acebook 搭建了一個遍布全球的人肉評測小組。人肉評測小組不是簡單地對算法篩選結(jié)果進行喜歡/不喜歡的標注，而是會非常深入地闡述為什么喜歡/不喜歡算法篩選結(jié)果，而且會與工程師詳細交流評測結(jié)果，因為這種人肉評測方式可以有效地拆穿數(shù)據(jù)說謊，讓產(chǎn)品遠離一味追求提高數(shù)據(jù)指標的怪圈。
除此之外，產(chǎn)品上還加強了過濾器功能(Filter)：你可以選擇你的動態(tài)給誰看，你可以選擇不看誰的動態(tài)(Hide)，你也可以選擇優(yōu)先看到誰的動態(tài)(See first)，當然你可以取消關(guān)注一些人或者公共主頁，將這些控制權(quán)交給用戶，一方面安撫了用戶被算法接管的不安，另一方面也是一項重要的數(shù)據(jù)來源。事實上，如今的過濾器已經(jīng)復(fù)雜到大多數(shù)用戶都不會使用這些控制權(quán)。
“如何衡量用戶真的感興趣”這個問題也許遠遠沒有最終答案，為什么?因為人的非理性占據(jù)了絕大多數(shù)時候，而“不一致性”又是非理性的最重要表現(xiàn)，根據(jù)心情不同，用戶有不同的感興趣的標準，而且這些標準也許還是相互矛盾的。
NewsFeed 的配套設(shè)施
NewsFeed 存在的前提是要依賴用戶建立大量的社交聯(lián)系，這樣才會出現(xiàn)信息過載，因此 NewsFeed 的一個重要的配套設(shè)施就是“你可能感興趣的人”(People you may like)推薦系統(tǒng)。
這是一個我們在產(chǎn)品形式上比較熟悉的推薦系統(tǒng)，它是一套大規(guī)模矩陣分解算法，利用已有的協(xié)同矩陣為你推薦你可能想建立聯(lián)系的新Item，包括用戶、app、公共主頁等。
NewsFeed 還有另一個配套設(shè)施，也是它為什么每天能吸金幾千萬刀的原因：廣告系統(tǒng)。Facebook 的廣告形態(tài)多樣：
Suggested Page (你可能喜歡的公眾頁)
Page Post (公眾號帖子推廣)
Suggested App (你可能喜歡的應(yīng)用)
Video Ads (視頻廣告)
現(xiàn)在，每一次 NewsFeed 調(diào)整算法都會引來廣告主們的抗議，他們都是在 FB 上擁有公共主頁的商業(yè)機構(gòu)。
在以前，F(xiàn)B 鼓勵這些商業(yè)機構(gòu)花錢投廣告增加粉絲，彼時的 NewsFeed 算法允許隨意發(fā)廣告(以原生的新鮮事形式)。而現(xiàn)在，F(xiàn)B 嚴格限制商業(yè)廣告和普通用戶的觸達。商業(yè)機構(gòu)感覺自己被耍了，花錢買粉之后卻不能發(fā)原生廣告，無獨有偶，根據(jù)微博 CEO(@來去之間)在微博上的披露，現(xiàn)在微博企業(yè)號也是被限制博文達到粉絲 feed 次數(shù)的。
據(jù)國外某專門做 NewsFeed 推廣的公司追蹤，1000個公共主頁的50000條內(nèi)容以原生方式觸達用戶的比例，從2012年16%降低到了2014年的6.51%，降了一倍還多，這當然也可能因為用戶平均關(guān)注的公共主頁增多了[13]。
世界上最遙遠的距離，就是：手握大把粉絲，卻不能隨心所欲地曝光自己的產(chǎn)品。
當然，所有的公共主頁們，不要灰心，并不是沒有辦法，NewsFeed 的廣告系統(tǒng)大門永遠向你們敞開。
對 NewsFeed 的展望
具體 NewsFeed 會怎么發(fā)展，無法預(yù)測，但是可以肯定的有三點：
NewsFeed 的算法會一直進化下去。
NewsFeed 團隊把人和算法的關(guān)系處理得更好，從數(shù)據(jù)驅(qū)動(Data-Driven)到數(shù)據(jù)啟示(Data-Informed)。
越來越多的 Feed 型產(chǎn)品會效仿 NewsFeed，加入到興趣feed的潮流中去。
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NewsFeed 怎么來的
2004年，F(xiàn)acebook 問世，兩年后的9月份，NewsFeed 問世，同時問世的還有MiniFeed(個人動態(tài))。今年是 NewsFeed 上線十周年了，這10年里，F(xiàn)acebook 是怎么一步一步把 NewsFeed 打造成了日收入幾千萬美金的現(xiàn)金牛的?不管你對這充滿銅臭的問題感不感興趣，反正我很感興趣。
今天我們都已經(jīng)習慣了把照片、文字等內(nèi)容主動分享給好友，但是當時 Facebook 上線了這個功能時，引起了廣泛的爭議，焦點就是“隱私”問題，用戶認為我發(fā)的動態(tài)怎么能讓別人看見呢[1]?用戶一直不停質(zhì)疑和抗議，又忍不住繼續(xù)使用，F(xiàn)acebook 就這樣在爭議聲中增加了最初的隱私控制，比如隱藏自己的動態(tài)，而 NewsFeed 就這樣堅持了下來。看來，小扎真是一個撩妹高手，看穿了用戶們“嘴上說不要，身體卻誠實”的內(nèi)在。
隨著用戶們漸漸地愛上了瀏覽好友的分(xuan)享(yao)了，2009年，F(xiàn)acebook 加上了贊(like)功能(FriendFeed 在2007年發(fā)明了贊按鈕，F(xiàn)riendFeed 后來于2009年被 Facebook 收購，并將贊這個功能整合進來)，開始按照熱門程度對 Feed 重排序，不出意外，這又引起了用戶們的反抗，因為大家已經(jīng)習慣按照時間順序閱讀。
伴隨這么多爭議，為什么 Facebook 一直堅持做興趣feed?從數(shù)據(jù)上看，平均每個用戶每天待看的新鮮事有1500條之多，但平均每個用戶每天只能閱讀300條;從商業(yè)角度，將 Feed 排序交給上帝的做法，非常不利于商業(yè)化且有損用戶體驗，公共主頁可以使用很多伎倆吸引用戶關(guān)注，然后肆無忌憚發(fā)廣告。
10年來，NewsFeed 有數(shù)不清的改進，甚至每天線上會同時部署很多算法版本進行AB測試。但 EdgeRank 是這條優(yōu)化迭代之路上的一個標志性建筑。我們可以將 NewsFeed 排序策略按照 EdgeRank 分為 PreEdgeRank 時代、InEdgeRank 時代、PostEdgeRank 時代。
EdgeRank 算法
EdgeRank，顧名思義，就是對邊(Edge)進行排序(Rank)。
每一個朋友的每一個操作(Action)都可能以新鮮事(News)的方式呈現(xiàn)在用戶面前，比如朋友發(fā)布了一條新鮮事，朋友贊了朋友的朋友一條新鮮事，朋友評論了朋友的朋友一條新鮮事，朋友給自己的照片加了一個標簽，等等。稍微用腳后跟想一想就知道，按照這樣羅列的話，每個用戶得看多少新鮮事?于是 FB 就想在一條動態(tài)呈現(xiàn)給一個用戶之前，先預(yù)估一下這個用戶對這條新鮮事感興趣程度。在 FB 的定義下，一個 Action 就是一個 Edge，所以這套量化興趣的算法就叫做 EdgeRank。
別看今天 Facebook 各種高大上，又是深度學習又是人工智能，要知道，在 EdgeRank 提出之前，F(xiàn)B 也是有過刀耕火種時代的，F(xiàn)B 的首席產(chǎn)品官 Chris Cox 談及早期 NewsFeed 是這樣說的：
“In the beginning, News Feed ranking was turning knobs. Turn up photos a little bit, turn down platform stories a little bit.”(最初，NewsFeed 排序就是在主觀拍腦袋，給照片加點權(quán)重，給平臺動態(tài)消息降點權(quán)重)
“a photo might be worth 5 points, while joining a group was worth 1 point” (把照片權(quán)重定為5，把加群權(quán)重定為1)
國內(nèi)算法工程師們聽到這些，想必都要會心地笑了：原來 FB 也是從這個時代走過來的。但 Facebook 不同的是，這只是暫時的情形，他們已經(jīng)走到更高級的階段了。
Serkan Piantino 在2010年左右領(lǐng)導(dǎo)并開發(fā)了第一版 EdgeRank 算法。下面說說大名鼎鼎的 EdgeRank 是怎么回事。
EdgeRank 主要有三個因素在起作用：
親密度(Affinity Score)
邊的權(quán)重(Edge Weight)
新鮮程度(Time Decay)
想象一條內(nèi)容誕生后，途經(jīng)什么路徑流動到你的面前?
首先經(jīng)你的一個朋友(或者你的關(guān)注源)的之手產(chǎn)生了一條新鮮事(他發(fā)布、贊、加標簽這些產(chǎn)生了新鮮事);
然后經(jīng)過你這個朋友(或者你的關(guān)注源)的介紹，到了你家門口，你一開門(登錄)就可能看見它;
內(nèi)容不多時，開門一個一個寒暄可能還行，它們也等得起，也無所謂先來后到，內(nèi)容太多時，就得考慮個先來后到了。
這三個步驟，就大致刻畫了 EdgeRank 的思想了，其實還是很簡單直接的。
親密度對應(yīng)了第二個步驟背后的思想，那么多人介紹過來，我們當然要優(yōu)先照顧更“喜歡”的人了，親密度的量化要考慮平常里你和這個朋友“走動”是否頻繁，連接是否緊密。主要考慮下面幾點：
你們連接的強度，點贊之交，還是評論之交，或是私信之交，連接方式不同，強度就不同;
你們連接的頻繁程度，一日百贊，還是百日一贊，差別也很大;
你們有多久沒有建立連接了，一年沒有了，關(guān)系自然就更淡了;
親密度是單向的，也就是說你對朋友的親密度，和朋友對你的親密度可能不一樣哦。
你看，看似神秘的 EdgeRank 算法，其實跟大家不太待見的雞湯居然意思是一樣的，是不是覺得它竟然如此平易近人?
邊的權(quán)重也很直接，其實它反映了產(chǎn)生一條新鮮事的成本，成本越高的，權(quán)重越大。點贊、評論、發(fā)一條文字、發(fā)一張照片、發(fā)一個鏈接，背后用戶付出的成本不一樣，反應(yīng)在邊的權(quán)重上也就不一樣。顯然，你點個贊的成本，和你發(fā)布一條新鮮事的成本差別很多。
最后，新鮮程度，也是一個符合直覺的自然假設(shè)：NewsFeed 總是青睞 New 一些的 Feed，新的新鮮事總體上更可能得到用戶的臨幸。FB 用了一個類似指數(shù)衰減的函數(shù)來量化動態(tài)的新舊程度。
三個分數(shù)，最終用相乘的方式共同作用于每一條新鮮事的分數(shù)，用于排序和篩選。
這個排序方法的確是很簡單，基本上只考慮了社交方面的因素，而沒有考慮太多內(nèi)容本身對用戶吸引力。
從公開的資料看 EdgeRank，并不是什么高深的算法，它只是量化了三個主要因素，然后主觀地相乘，而沒有任何目標優(yōu)化思想在背后，根據(jù) Facebook 披露的消息看，早期的 EdgeRank 的確沒有引入機器學習，所以根本稱不上是智能的算法。
為什么 EdgeRank 這么有名?因為它是在F8開發(fā)者大會上公開介紹過的，經(jīng)過一知半解的媒體渲染，變成了一個神秘高深的存在。
后 EdgeRank 時代
2011年之后，F(xiàn)acebook 內(nèi)部就不再提 EdgeRank 算法了，因為用戶數(shù)和廣告主的飛增，導(dǎo)致 NewsFeed 的排序算法必須要更上一層樓。如今月活躍超過10億用戶，約2000萬的公共主頁，移動設(shè)備貢獻了大多數(shù)流量，復(fù)雜的上下文因素，必須引入機器學習才能 Hold 住整個場面。
在原來 EdgeRank 的基礎(chǔ)上，更加細致地定義了不同層級的親密度。用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理解圖片內(nèi)容和文字內(nèi)容，從而可以知道相片中的物體是不是用戶感興趣的，可以知道新鮮事的討論話題。隨著產(chǎn)品迭代，也加入了更多產(chǎn)品特征，諸如閱讀時間長短、視頻內(nèi)容、鏈接內(nèi)容等，取關(guān)、隱藏一個源。前前后后一共考慮了10萬+的變量(模型的特征空間應(yīng)該會更高)，如果還按照原來的方式去調(diào)節(jié)權(quán)重，顯然既不科學又很低效。
從 Facebook 的機器學習應(yīng)用博客頁面可以看到，2010年之后就開始逐漸有機器學習方面的文章出現(xiàn)了。
相關(guān)資料顯示，2011年之后的 NewsFeed 排序算法，全面轉(zhuǎn)向了機器學習，用優(yōu)化理論來決定每個因素的權(quán)重，將人從繁雜的策略量化中解放出來。
在被機器學習接管后的 NewsFeed，很多地方都更加細致。
用機器學習預(yù)估新鮮事的質(zhì)量。通過構(gòu)造了一份問卷調(diào)查，訪問了若干用戶來收集數(shù)據(jù)，用收集的數(shù)據(jù)構(gòu)建了一個機器學習模型，用于 NewsFeed 排序時預(yù)測一條動態(tài)的質(zhì)量，將預(yù)測的質(zhì)量分數(shù)作為最終排序的一個特征。用樹模型構(gòu)造離散特征，結(jié)合最常見的LR模型預(yù)估廣告點擊率。
除了全面轉(zhuǎn)向機器學習之外，NewsFeed 團隊也在重新思考人和算法的關(guān)系。他們要關(guān)心的是到底“如何把用戶真正最關(guān)心的找出來”，而不僅僅是“提高點擊率”。Facebook 一直是數(shù)據(jù)驅(qū)動的，也是他們能夠在爭議中把 NewsFeed 堅持下來的信念來源，而是不是唯數(shù)據(jù)馬首是瞻，團隊內(nèi)部有很多思考，也有很多變化。
僅舉幾例：
團隊發(fā)現(xiàn)有85%的隱藏新鮮事操作來自5%的人，經(jīng)過與這些用戶溝通才發(fā)現(xiàn)，原來這5%的人把“隱藏”當作郵件里的“標記已讀”了，對喜不喜歡的新鮮事只要看過就會點擊隱藏。
對于悲傷的事情，用戶可能關(guān)心但不會點贊的。
對于有些點贊，用戶可能并不是真的感興趣，只是“點贊狂魔”發(fā)狂而已。
用戶閱讀一篇長帖子，讀到一半不讀了，也并不能說明他對這篇帖子不感興趣。
這些 case，都讓他們開始關(guān)注到機器學習和數(shù)據(jù)的局限。
于是，在算法團隊之外，F(xiàn)acebook 搭建了一個遍布全球的人肉評測小組。人肉評測小組不是簡單地對算法篩選結(jié)果進行喜歡/不喜歡的標注，而是會非常深入地闡述為什么喜歡/不喜歡算法篩選結(jié)果，而且會與工程師詳細交流評測結(jié)果，因為這種人肉評測方式可以有效地拆穿數(shù)據(jù)說謊，讓產(chǎn)品遠離一味追求提高數(shù)據(jù)指標的怪圈。
除此之外，產(chǎn)品上還加強了過濾器功能(Filter)：你可以選擇你的動態(tài)給誰看，你可以選擇不看誰的動態(tài)(Hide)，你也可以選擇優(yōu)先看到誰的動態(tài)(See first)，當然你可以取消關(guān)注一些人或者公共主頁，將這些控制權(quán)交給用戶，一方面安撫了用戶被算法接管的不安，另一方面也是一項重要的數(shù)據(jù)來源。事實上，如今的過濾器已經(jīng)復(fù)雜到大多數(shù)用戶都不會使用這些控制權(quán)。
“如何衡量用戶真的感興趣”這個問題也許遠遠沒有最終答案，為什么?因為人的非理性占據(jù)了絕大多數(shù)時候，而“不一致性”又是非理性的最重要表現(xiàn)，根據(jù)心情不同，用戶有不同的感興趣的標準，而且這些標準也許還是相互矛盾的。
NewsFeed 的配套設(shè)施
NewsFeed 存在的前提是要依賴用戶建立大量的社交聯(lián)系，這樣才會出現(xiàn)信息過載，因此 NewsFeed 的一個重要的配套設(shè)施就是“你可能感興趣的人”(People you may like)推薦系統(tǒng)。
這是一個我們在產(chǎn)品形式上比較熟悉的推薦系統(tǒng)，它是一套大規(guī)模矩陣分解算法，利用已有的協(xié)同矩陣為你推薦你可能想建立聯(lián)系的新Item，包括用戶、app、公共主頁等。
NewsFeed 還有另一個配套設(shè)施，也是它為什么每天能吸金幾千萬刀的原因：廣告系統(tǒng)。Facebook 的廣告形態(tài)多樣：
Suggested Page (你可能喜歡的公眾頁)
Page Post (公眾號帖子推廣)
Suggested App (你可能喜歡的應(yīng)用)
Video Ads (視頻廣告)
現(xiàn)在，每一次 NewsFeed 調(diào)整算法都會引來廣告主們的抗議，他們都是在 FB 上擁有公共主頁的商業(yè)機構(gòu)。
在以前，F(xiàn)B 鼓勵這些商業(yè)機構(gòu)花錢投廣告增加粉絲，彼時的 NewsFeed 算法允許隨意發(fā)廣告(以原生的新鮮事形式)。而現(xiàn)在，F(xiàn)B 嚴格限制商業(yè)廣告和普通用戶的觸達。商業(yè)機構(gòu)感覺自己被耍了，花錢買粉之后卻不能發(fā)原生廣告，無獨有偶，根據(jù)微博 CEO(@來去之間)在微博上的披露，現(xiàn)在微博企業(yè)號也是被限制博文達到粉絲 feed 次數(shù)的。
據(jù)國外某專門做 NewsFeed 推廣的公司追蹤，1000個公共主頁的50000條內(nèi)容以原生方式觸達用戶的比例，從2012年16%降低到了2014年的6.51%，降了一倍還多，這當然也可能因為用戶平均關(guān)注的公共主頁增多了[13]。
世界上最遙遠的距離，就是：手握大把粉絲，卻不能隨心所欲地曝光自己的產(chǎn)品。
當然，所有的公共主頁們，不要灰心，并不是沒有辦法，NewsFeed 的廣告系統(tǒng)大門永遠向你們敞開。
對 NewsFeed 的展望
具體 NewsFeed 會怎么發(fā)展，無法預(yù)測，但是可以肯定的有三點：
NewsFeed 的算法會一直進化下去。
NewsFeed 團隊把人和算法的關(guān)系處理得更好，從數(shù)據(jù)驅(qū)動(Data-Driven)到數(shù)據(jù)啟示(Data-Informed)。
越來越多的 Feed 型產(chǎn)品會效仿 NewsFeed，加入到興趣feed的潮流中去。
?
2004年，F(xiàn)acebook 問世，兩年后的9月份，NewsFeed 問世，同時問世的還有MiniFeed(個人動態(tài))。今年是 NewsFeed 上線十周年了，這10年里，F(xiàn)acebook 是怎么一步一步把 NewsFeed 打造成了日收入幾千萬美金的現(xiàn)金牛的?不管你對這充滿銅臭的問題感不感興趣，反正我很感興趣。
今天我們都已經(jīng)習慣了把照片、文字等內(nèi)容主動分享給好友，但是當時 Facebook 上線了這個功能時，引起了廣泛的爭議，焦點就是“隱私”問題，用戶認為我發(fā)的動態(tài)怎么能讓別人看見呢[1]?用戶一直不停質(zhì)疑和抗議，又忍不住繼續(xù)使用，F(xiàn)acebook 就這樣在爭議聲中增加了最初的隱私控制，比如隱藏自己的動態(tài)，而 NewsFeed 就這樣堅持了下來。看來，小扎真是一個撩妹高手，看穿了用戶們“嘴上說不要，身體卻誠實”的內(nèi)在。
隨著用戶們漸漸地愛上了瀏覽好友的分(xuan)享(yao)了，2009年，F(xiàn)acebook 加上了贊(like)功能(FriendFeed 在2007年發(fā)明了贊按鈕，F(xiàn)riendFeed 后來于2009年被 Facebook 收購，并將贊這個功能整合進來)，開始按照熱門程度對 Feed 重排序，不出意外，這又引起了用戶們的反抗，因為大家已經(jīng)習慣按照時間順序閱讀。
伴隨這么多爭議，為什么 Facebook 一直堅持做興趣feed?從數(shù)據(jù)上看，平均每個用戶每天待看的新鮮事有1500條之多，但平均每個用戶每天只能閱讀300條;從商業(yè)角度，將 Feed 排序交給上帝的做法，非常不利于商業(yè)化且有損用戶體驗，公共主頁可以使用很多伎倆吸引用戶關(guān)注，然后肆無忌憚發(fā)廣告。
10年來，NewsFeed 有數(shù)不清的改進，甚至每天線上會同時部署很多算法版本進行AB測試。但 EdgeRank 是這條優(yōu)化迭代之路上的一個標志性建筑。我們可以將 NewsFeed 排序策略按照 EdgeRank 分為 PreEdgeRank 時代、InEdgeRank 時代、PostEdgeRank 時代。
EdgeRank 算法
EdgeRank，顧名思義，就是對邊(Edge)進行排序(Rank)。
每一個朋友的每一個操作(Action)都可能以新鮮事(News)的方式呈現(xiàn)在用戶面前，比如朋友發(fā)布了一條新鮮事，朋友贊了朋友的朋友一條新鮮事，朋友評論了朋友的朋友一條新鮮事，朋友給自己的照片加了一個標簽，等等。稍微用腳后跟想一想就知道，按照這樣羅列的話，每個用戶得看多少新鮮事?于是 FB 就想在一條動態(tài)呈現(xiàn)給一個用戶之前，先預(yù)估一下這個用戶對這條新鮮事感興趣程度。在 FB 的定義下，一個 Action 就是一個 Edge，所以這套量化興趣的算法就叫做 EdgeRank。
別看今天 Facebook 各種高大上，又是深度學習又是人工智能，要知道，在 EdgeRank 提出之前，F(xiàn)B 也是有過刀耕火種時代的，F(xiàn)B 的首席產(chǎn)品官 Chris Cox 談及早期 NewsFeed 是這樣說的：
“In the beginning, News Feed ranking was turning knobs. Turn up photos a little bit, turn down platform stories a little bit.”(最初，NewsFeed 排序就是在主觀拍腦袋，給照片加點權(quán)重，給平臺動態(tài)消息降點權(quán)重)
“a photo might be worth 5 points, while joining a group was worth 1 point” (把照片權(quán)重定為5，把加群權(quán)重定為1)
國內(nèi)算法工程師們聽到這些，想必都要會心地笑了：原來 FB 也是從這個時代走過來的。但 Facebook 不同的是，這只是暫時的情形，他們已經(jīng)走到更高級的階段了。
Serkan Piantino 在2010年左右領(lǐng)導(dǎo)并開發(fā)了第一版 EdgeRank 算法。下面說說大名鼎鼎的 EdgeRank 是怎么回事。
EdgeRank 主要有三個因素在起作用：
親密度(Affinity Score)
邊的權(quán)重(Edge Weight)
新鮮程度(Time Decay)
想象一條內(nèi)容誕生后，途經(jīng)什么路徑流動到你的面前?
首先經(jīng)你的一個朋友(或者你的關(guān)注源)的之手產(chǎn)生了一條新鮮事(他發(fā)布、贊、加標簽這些產(chǎn)生了新鮮事);
然后經(jīng)過你這個朋友(或者你的關(guān)注源)的介紹，到了你家門口，你一開門(登錄)就可能看見它;
內(nèi)容不多時，開門一個一個寒暄可能還行，它們也等得起，也無所謂先來后到，內(nèi)容太多時，就得考慮個先來后到了。
這三個步驟，就大致刻畫了 EdgeRank 的思想了，其實還是很簡單直接的。
親密度對應(yīng)了第二個步驟背后的思想，那么多人介紹過來，我們當然要優(yōu)先照顧更“喜歡”的人了，親密度的量化要考慮平常里你和這個朋友“走動”是否頻繁，連接是否緊密。主要考慮下面幾點：
你們連接的強度，點贊之交，還是評論之交，或是私信之交，連接方式不同，強度就不同;
你們連接的頻繁程度，一日百贊，還是百日一贊，差別也很大;
你們有多久沒有建立連接了，一年沒有了，關(guān)系自然就更淡了;
親密度是單向的，也就是說你對朋友的親密度，和朋友對你的親密度可能不一樣哦。
你看，看似神秘的 EdgeRank 算法，其實跟大家不太待見的雞湯居然意思是一樣的，是不是覺得它竟然如此平易近人?
邊的權(quán)重也很直接，其實它反映了產(chǎn)生一條新鮮事的成本，成本越高的，權(quán)重越大。點贊、評論、發(fā)一條文字、發(fā)一張照片、發(fā)一個鏈接，背后用戶付出的成本不一樣，反應(yīng)在邊的權(quán)重上也就不一樣。顯然，你點個贊的成本，和你發(fā)布一條新鮮事的成本差別很多。
最后，新鮮程度，也是一個符合直覺的自然假設(shè)：NewsFeed 總是青睞 New 一些的 Feed，新的新鮮事總體上更可能得到用戶的臨幸。FB 用了一個類似指數(shù)衰減的函數(shù)來量化動態(tài)的新舊程度。
三個分數(shù)，最終用相乘的方式共同作用于每一條新鮮事的分數(shù)，用于排序和篩選。
這個排序方法的確是很簡單，基本上只考慮了社交方面的因素，而沒有考慮太多內(nèi)容本身對用戶吸引力。
從公開的資料看 EdgeRank，并不是什么高深的算法，它只是量化了三個主要因素，然后主觀地相乘，而沒有任何目標優(yōu)化思想在背后，根據(jù) Facebook 披露的消息看，早期的 EdgeRank 的確沒有引入機器學習，所以根本稱不上是智能的算法。
為什么 EdgeRank 這么有名?因為它是在F8開發(fā)者大會上公開介紹過的，經(jīng)過一知半解的媒體渲染，變成了一個神秘高深的存在。
后 EdgeRank 時代
2011年之后，F(xiàn)acebook 內(nèi)部就不再提 EdgeRank 算法了，因為用戶數(shù)和廣告主的飛增，導(dǎo)致 NewsFeed 的排序算法必須要更上一層樓。如今月活躍超過10億用戶，約2000萬的公共主頁，移動設(shè)備貢獻了大多數(shù)流量，復(fù)雜的上下文因素，必須引入機器學習才能 Hold 住整個場面。
在原來 EdgeRank 的基礎(chǔ)上，更加細致地定義了不同層級的親密度。用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理解圖片內(nèi)容和文字內(nèi)容，從而可以知道相片中的物體是不是用戶感興趣的，可以知道新鮮事的討論話題。隨著產(chǎn)品迭代，也加入了更多產(chǎn)品特征，諸如閱讀時間長短、視頻內(nèi)容、鏈接內(nèi)容等，取關(guān)、隱藏一個源。前前后后一共考慮了10萬+的變量(模型的特征空間應(yīng)該會更高)，如果還按照原來的方式去調(diào)節(jié)權(quán)重，顯然既不科學又很低效。
從 Facebook 的機器學習應(yīng)用博客頁面可以看到，2010年之后就開始逐漸有機器學習方面的文章出現(xiàn)了。
相關(guān)資料顯示，2011年之后的 NewsFeed 排序算法，全面轉(zhuǎn)向了機器學習，用優(yōu)化理論來決定每個因素的權(quán)重，將人從繁雜的策略量化中解放出來。
在被機器學習接管后的 NewsFeed，很多地方都更加細致。
用機器學習預(yù)估新鮮事的質(zhì)量。通過構(gòu)造了一份問卷調(diào)查，訪問了若干用戶來收集數(shù)據(jù)，用收集的數(shù)據(jù)構(gòu)建了一個機器學習模型，用于 NewsFeed 排序時預(yù)測一條動態(tài)的質(zhì)量，將預(yù)測的質(zhì)量分數(shù)作為最終排序的一個特征。用樹模型構(gòu)造離散特征，結(jié)合最常見的LR模型預(yù)估廣告點擊率。
除了全面轉(zhuǎn)向機器學習之外，NewsFeed 團隊也在重新思考人和算法的關(guān)系。他們要關(guān)心的是到底“如何把用戶真正最關(guān)心的找出來”，而不僅僅是“提高點擊率”。Facebook 一直是數(shù)據(jù)驅(qū)動的，也是他們能夠在爭議中把 NewsFeed 堅持下來的信念來源，而是不是唯數(shù)據(jù)馬首是瞻，團隊內(nèi)部有很多思考，也有很多變化。
僅舉幾例：
團隊發(fā)現(xiàn)有85%的隱藏新鮮事操作來自5%的人，經(jīng)過與這些用戶溝通才發(fā)現(xiàn)，原來這5%的人把“隱藏”當作郵件里的“標記已讀”了，對喜不喜歡的新鮮事只要看過就會點擊隱藏。
對于悲傷的事情，用戶可能關(guān)心但不會點贊的。
對于有些點贊，用戶可能并不是真的感興趣，只是“點贊狂魔”發(fā)狂而已。
用戶閱讀一篇長帖子，讀到一半不讀了，也并不能說明他對這篇帖子不感興趣。
這些 case，都讓他們開始關(guān)注到機器學習和數(shù)據(jù)的局限。
于是，在算法團隊之外，F(xiàn)acebook 搭建了一個遍布全球的人肉評測小組。人肉評測小組不是簡單地對算法篩選結(jié)果進行喜歡/不喜歡的標注，而是會非常深入地闡述為什么喜歡/不喜歡算法篩選結(jié)果，而且會與工程師詳細交流評測結(jié)果，因為這種人肉評測方式可以有效地拆穿數(shù)據(jù)說謊，讓產(chǎn)品遠離一味追求提高數(shù)據(jù)指標的怪圈。
除此之外，產(chǎn)品上還加強了過濾器功能(Filter)：你可以選擇你的動態(tài)給誰看，你可以選擇不看誰的動態(tài)(Hide)，你也可以選擇優(yōu)先看到誰的動態(tài)(See first)，當然你可以取消關(guān)注一些人或者公共主頁，將這些控制權(quán)交給用戶，一方面安撫了用戶被算法接管的不安，另一方面也是一項重要的數(shù)據(jù)來源。事實上，如今的過濾器已經(jīng)復(fù)雜到大多數(shù)用戶都不會使用這些控制權(quán)。
“如何衡量用戶真的感興趣”這個問題也許遠遠沒有最終答案，為什么?因為人的非理性占據(jù)了絕大多數(shù)時候，而“不一致性”又是非理性的最重要表現(xiàn)，根據(jù)心情不同，用戶有不同的感興趣的標準，而且這些標準也許還是相互矛盾的。
NewsFeed 的配套設(shè)施
NewsFeed 存在的前提是要依賴用戶建立大量的社交聯(lián)系，這樣才會出現(xiàn)信息過載，因此 NewsFeed 的一個重要的配套設(shè)施就是“你可能感興趣的人”(People you may like)推薦系統(tǒng)。
這是一個我們在產(chǎn)品形式上比較熟悉的推薦系統(tǒng)，它是一套大規(guī)模矩陣分解算法，利用已有的協(xié)同矩陣為你推薦你可能想建立聯(lián)系的新Item，包括用戶、app、公共主頁等。
NewsFeed 還有另一個配套設(shè)施，也是它為什么每天能吸金幾千萬刀的原因：廣告系統(tǒng)。Facebook 的廣告形態(tài)多樣：
Suggested Page (你可能喜歡的公眾頁)
Page Post (公眾號帖子推廣)
Suggested App (你可能喜歡的應(yīng)用)
Video Ads (視頻廣告)
現(xiàn)在，每一次 NewsFeed 調(diào)整算法都會引來廣告主們的抗議，他們都是在 FB 上擁有公共主頁的商業(yè)機構(gòu)。
在以前，F(xiàn)B 鼓勵這些商業(yè)機構(gòu)花錢投廣告增加粉絲，彼時的 NewsFeed 算法允許隨意發(fā)廣告(以原生的新鮮事形式)。而現(xiàn)在，F(xiàn)B 嚴格限制商業(yè)廣告和普通用戶的觸達。商業(yè)機構(gòu)感覺自己被耍了，花錢買粉之后卻不能發(fā)原生廣告，無獨有偶，根據(jù)微博 CEO(@來去之間)在微博上的披露，現(xiàn)在微博企業(yè)號也是被限制博文達到粉絲 feed 次數(shù)的。
據(jù)國外某專門做 NewsFeed 推廣的公司追蹤，1000個公共主頁的50000條內(nèi)容以原生方式觸達用戶的比例，從2012年16%降低到了2014年的6.51%，降了一倍還多，這當然也可能因為用戶平均關(guān)注的公共主頁增多了[13]。
世界上最遙遠的距離，就是：手握大把粉絲，卻不能隨心所欲地曝光自己的產(chǎn)品。
當然，所有的公共主頁們，不要灰心，并不是沒有辦法，NewsFeed 的廣告系統(tǒng)大門永遠向你們敞開。
對 NewsFeed 的展望
具體 NewsFeed 會怎么發(fā)展，無法預(yù)測，但是可以肯定的有三點：
NewsFeed 的算法會一直進化下去。
NewsFeed 團隊把人和算法的關(guān)系處理得更好，從數(shù)據(jù)驅(qū)動(Data-Driven)到數(shù)據(jù)啟示(Data-Informed)。
越來越多的 Feed 型產(chǎn)品會效仿 NewsFeed，加入到興趣feed的潮流中去。
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【干貨分享】Facebook NewsFeed是什么意思以及該算法（EdgeRank）的解析
運營實操 ? 孤舟一葉 發(fā)表了文章 ? 0 個評論 ? 26342 次瀏覽 ? 2017-12-14 14:33
NewsFeed 怎么來的
2004年，F(xiàn)acebook 問世，兩年后的9月份，NewsFeed 問世，同時問世的還有MiniFeed(個人動態(tài))。今年是 NewsFeed 上線十周年了，這10年里，F(xiàn)acebook 是怎么一步一步把 NewsFeed 打造成了日收入幾千萬美金的現(xiàn)金牛的?不管你對這充滿銅臭的問題感不感興趣，反正我很感興趣。
今天我們都已經(jīng)習慣了把照片、文字等內(nèi)容主動分享給好友，但是當時 Facebook 上線了這個功能時，引起了廣泛的爭議，焦點就是“隱私”問題，用戶認為我發(fā)的動態(tài)怎么能讓別人看見呢[1]?用戶一直不停質(zhì)疑和抗議，又忍不住繼續(xù)使用，F(xiàn)acebook 就這樣在爭議聲中增加了最初的隱私控制，比如隱藏自己的動態(tài)，而 NewsFeed 就這樣堅持了下來。看來，小扎真是一個撩妹高手，看穿了用戶們“嘴上說不要，身體卻誠實”的內(nèi)在。
隨著用戶們漸漸地愛上了瀏覽好友的分(xuan)享(yao)了，2009年，F(xiàn)acebook 加上了贊(like)功能(FriendFeed 在2007年發(fā)明了贊按鈕，F(xiàn)riendFeed 后來于2009年被 Facebook 收購，并將贊這個功能整合進來)，開始按照熱門程度對 Feed 重排序，不出意外，這又引起了用戶們的反抗，因為大家已經(jīng)習慣按照時間順序閱讀。
伴隨這么多爭議，為什么 Facebook 一直堅持做興趣feed?從數(shù)據(jù)上看，平均每個用戶每天待看的新鮮事有1500條之多，但平均每個用戶每天只能閱讀300條;從商業(yè)角度，將 Feed 排序交給上帝的做法，非常不利于商業(yè)化且有損用戶體驗，公共主頁可以使用很多伎倆吸引用戶關(guān)注，然后肆無忌憚發(fā)廣告。
10年來，NewsFeed 有數(shù)不清的改進，甚至每天線上會同時部署很多算法版本進行AB測試。但 EdgeRank 是這條優(yōu)化迭代之路上的一個標志性建筑。我們可以將 NewsFeed 排序策略按照 EdgeRank 分為 PreEdgeRank 時代、InEdgeRank 時代、PostEdgeRank 時代。
EdgeRank 算法
EdgeRank，顧名思義，就是對邊(Edge)進行排序(Rank)。
每一個朋友的每一個操作(Action)都可能以新鮮事(News)的方式呈現(xiàn)在用戶面前，比如朋友發(fā)布了一條新鮮事，朋友贊了朋友的朋友一條新鮮事，朋友評論了朋友的朋友一條新鮮事，朋友給自己的照片加了一個標簽，等等。稍微用腳后跟想一想就知道，按照這樣羅列的話，每個用戶得看多少新鮮事?于是 FB 就想在一條動態(tài)呈現(xiàn)給一個用戶之前，先預(yù)估一下這個用戶對這條新鮮事感興趣程度。在 FB 的定義下，一個 Action 就是一個 Edge，所以這套量化興趣的算法就叫做 EdgeRank。
別看今天 Facebook 各種高大上，又是深度學習又是人工智能，要知道，在 EdgeRank 提出之前，F(xiàn)B 也是有過刀耕火種時代的，F(xiàn)B 的首席產(chǎn)品官 Chris Cox 談及早期 NewsFeed 是這樣說的：
“In the beginning, News Feed ranking was turning knobs. Turn up photos a little bit, turn down platform stories a little bit.”(最初，NewsFeed 排序就是在主觀拍腦袋，給照片加點權(quán)重，給平臺動態(tài)消息降點權(quán)重)
“a photo might be worth 5 points, while joining a group was worth 1 point” (把照片權(quán)重定為5，把加群權(quán)重定為1)
國內(nèi)算法工程師們聽到這些，想必都要會心地笑了：原來 FB 也是從這個時代走過來的。但 Facebook 不同的是，這只是暫時的情形，他們已經(jīng)走到更高級的階段了。
Serkan Piantino 在2010年左右領(lǐng)導(dǎo)并開發(fā)了第一版 EdgeRank 算法。下面說說大名鼎鼎的 EdgeRank 是怎么回事。
EdgeRank 主要有三個因素在起作用：
親密度(Affinity Score)
邊的權(quán)重(Edge Weight)
新鮮程度(Time Decay)
想象一條內(nèi)容誕生后，途經(jīng)什么路徑流動到你的面前?
首先經(jīng)你的一個朋友(或者你的關(guān)注源)的之手產(chǎn)生了一條新鮮事(他發(fā)布、贊、加標簽這些產(chǎn)生了新鮮事);
然后經(jīng)過你這個朋友(或者你的關(guān)注源)的介紹，到了你家門口，你一開門(登錄)就可能看見它;
內(nèi)容不多時，開門一個一個寒暄可能還行，它們也等得起，也無所謂先來后到，內(nèi)容太多時，就得考慮個先來后到了。
這三個步驟，就大致刻畫了 EdgeRank 的思想了，其實還是很簡單直接的。
親密度對應(yīng)了第二個步驟背后的思想，那么多人介紹過來，我們當然要優(yōu)先照顧更“喜歡”的人了，親密度的量化要考慮平常里你和這個朋友“走動”是否頻繁，連接是否緊密。主要考慮下面幾點：
你們連接的強度，點贊之交，還是評論之交，或是私信之交，連接方式不同，強度就不同;
你們連接的頻繁程度，一日百贊，還是百日一贊，差別也很大;
你們有多久沒有建立連接了，一年沒有了，關(guān)系自然就更淡了;
親密度是單向的，也就是說你對朋友的親密度，和朋友對你的親密度可能不一樣哦。
你看，看似神秘的 EdgeRank 算法，其實跟大家不太待見的雞湯居然意思是一樣的，是不是覺得它竟然如此平易近人?
邊的權(quán)重也很直接，其實它反映了產(chǎn)生一條新鮮事的成本，成本越高的，權(quán)重越大。點贊、評論、發(fā)一條文字、發(fā)一張照片、發(fā)一個鏈接，背后用戶付出的成本不一樣，反應(yīng)在邊的權(quán)重上也就不一樣。顯然，你點個贊的成本，和你發(fā)布一條新鮮事的成本差別很多。
最后，新鮮程度，也是一個符合直覺的自然假設(shè)：NewsFeed 總是青睞 New 一些的 Feed，新的新鮮事總體上更可能得到用戶的臨幸。FB 用了一個類似指數(shù)衰減的函數(shù)來量化動態(tài)的新舊程度。
三個分數(shù)，最終用相乘的方式共同作用于每一條新鮮事的分數(shù)，用于排序和篩選。
這個排序方法的確是很簡單，基本上只考慮了社交方面的因素，而沒有考慮太多內(nèi)容本身對用戶吸引力。
從公開的資料看 EdgeRank，并不是什么高深的算法，它只是量化了三個主要因素，然后主觀地相乘，而沒有任何目標優(yōu)化思想在背后，根據(jù) Facebook 披露的消息看，早期的 EdgeRank 的確沒有引入機器學習，所以根本稱不上是智能的算法。
為什么 EdgeRank 這么有名?因為它是在F8開發(fā)者大會上公開介紹過的，經(jīng)過一知半解的媒體渲染，變成了一個神秘高深的存在。
后 EdgeRank 時代
2011年之后，F(xiàn)acebook 內(nèi)部就不再提 EdgeRank 算法了，因為用戶數(shù)和廣告主的飛增，導(dǎo)致 NewsFeed 的排序算法必須要更上一層樓。如今月活躍超過10億用戶，約2000萬的公共主頁，移動設(shè)備貢獻了大多數(shù)流量，復(fù)雜的上下文因素，必須引入機器學習才能 Hold 住整個場面。
在原來 EdgeRank 的基礎(chǔ)上，更加細致地定義了不同層級的親密度。用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理解圖片內(nèi)容和文字內(nèi)容，從而可以知道相片中的物體是不是用戶感興趣的，可以知道新鮮事的討論話題。隨著產(chǎn)品迭代，也加入了更多產(chǎn)品特征，諸如閱讀時間長短、視頻內(nèi)容、鏈接內(nèi)容等，取關(guān)、隱藏一個源。前前后后一共考慮了10萬+的變量(模型的特征空間應(yīng)該會更高)，如果還按照原來的方式去調(diào)節(jié)權(quán)重，顯然既不科學又很低效。
從 Facebook 的機器學習應(yīng)用博客頁面可以看到，2010年之后就開始逐漸有機器學習方面的文章出現(xiàn)了。
相關(guān)資料顯示，2011年之后的 NewsFeed 排序算法，全面轉(zhuǎn)向了機器學習，用優(yōu)化理論來決定每個因素的權(quán)重，將人從繁雜的策略量化中解放出來。
在被機器學習接管后的 NewsFeed，很多地方都更加細致。
用機器學習預(yù)估新鮮事的質(zhì)量。通過構(gòu)造了一份問卷調(diào)查，訪問了若干用戶來收集數(shù)據(jù)，用收集的數(shù)據(jù)構(gòu)建了一個機器學習模型，用于 NewsFeed 排序時預(yù)測一條動態(tài)的質(zhì)量，將預(yù)測的質(zhì)量分數(shù)作為最終排序的一個特征。用樹模型構(gòu)造離散特征，結(jié)合最常見的LR模型預(yù)估廣告點擊率。
除了全面轉(zhuǎn)向機器學習之外，NewsFeed 團隊也在重新思考人和算法的關(guān)系。他們要關(guān)心的是到底“如何把用戶真正最關(guān)心的找出來”，而不僅僅是“提高點擊率”。Facebook 一直是數(shù)據(jù)驅(qū)動的，也是他們能夠在爭議中把 NewsFeed 堅持下來的信念來源，而是不是唯數(shù)據(jù)馬首是瞻，團隊內(nèi)部有很多思考，也有很多變化。
僅舉幾例：
團隊發(fā)現(xiàn)有85%的隱藏新鮮事操作來自5%的人，經(jīng)過與這些用戶溝通才發(fā)現(xiàn)，原來這5%的人把“隱藏”當作郵件里的“標記已讀”了，對喜不喜歡的新鮮事只要看過就會點擊隱藏。
對于悲傷的事情，用戶可能關(guān)心但不會點贊的。
對于有些點贊，用戶可能并不是真的感興趣，只是“點贊狂魔”發(fā)狂而已。
用戶閱讀一篇長帖子，讀到一半不讀了，也并不能說明他對這篇帖子不感興趣。
這些 case，都讓他們開始關(guān)注到機器學習和數(shù)據(jù)的局限。
于是，在算法團隊之外，F(xiàn)acebook 搭建了一個遍布全球的人肉評測小組。人肉評測小組不是簡單地對算法篩選結(jié)果進行喜歡/不喜歡的標注，而是會非常深入地闡述為什么喜歡/不喜歡算法篩選結(jié)果，而且會與工程師詳細交流評測結(jié)果，因為這種人肉評測方式可以有效地拆穿數(shù)據(jù)說謊，讓產(chǎn)品遠離一味追求提高數(shù)據(jù)指標的怪圈。
除此之外，產(chǎn)品上還加強了過濾器功能(Filter)：你可以選擇你的動態(tài)給誰看，你可以選擇不看誰的動態(tài)(Hide)，你也可以選擇優(yōu)先看到誰的動態(tài)(See first)，當然你可以取消關(guān)注一些人或者公共主頁，將這些控制權(quán)交給用戶，一方面安撫了用戶被算法接管的不安，另一方面也是一項重要的數(shù)據(jù)來源。事實上，如今的過濾器已經(jīng)復(fù)雜到大多數(shù)用戶都不會使用這些控制權(quán)。
“如何衡量用戶真的感興趣”這個問題也許遠遠沒有最終答案，為什么?因為人的非理性占據(jù)了絕大多數(shù)時候，而“不一致性”又是非理性的最重要表現(xiàn)，根據(jù)心情不同，用戶有不同的感興趣的標準，而且這些標準也許還是相互矛盾的。
NewsFeed 的配套設(shè)施
NewsFeed 存在的前提是要依賴用戶建立大量的社交聯(lián)系，這樣才會出現(xiàn)信息過載，因此 NewsFeed 的一個重要的配套設(shè)施就是“你可能感興趣的人”(People you may like)推薦系統(tǒng)。
這是一個我們在產(chǎn)品形式上比較熟悉的推薦系統(tǒng)，它是一套大規(guī)模矩陣分解算法，利用已有的協(xié)同矩陣為你推薦你可能想建立聯(lián)系的新Item，包括用戶、app、公共主頁等。
NewsFeed 還有另一個配套設(shè)施，也是它為什么每天能吸金幾千萬刀的原因：廣告系統(tǒng)。Facebook 的廣告形態(tài)多樣：
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Suggested App (你可能喜歡的應(yīng)用)
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現(xiàn)在，每一次 NewsFeed 調(diào)整算法都會引來廣告主們的抗議，他們都是在 FB 上擁有公共主頁的商業(yè)機構(gòu)。
在以前，F(xiàn)B 鼓勵這些商業(yè)機構(gòu)花錢投廣告增加粉絲，彼時的 NewsFeed 算法允許隨意發(fā)廣告(以原生的新鮮事形式)。而現(xiàn)在，F(xiàn)B 嚴格限制商業(yè)廣告和普通用戶的觸達。商業(yè)機構(gòu)感覺自己被耍了，花錢買粉之后卻不能發(fā)原生廣告，無獨有偶，根據(jù)微博 CEO(@來去之間)在微博上的披露，現(xiàn)在微博企業(yè)號也是被限制博文達到粉絲 feed 次數(shù)的。
據(jù)國外某專門做 NewsFeed 推廣的公司追蹤，1000個公共主頁的50000條內(nèi)容以原生方式觸達用戶的比例，從2012年16%降低到了2014年的6.51%，降了一倍還多，這當然也可能因為用戶平均關(guān)注的公共主頁增多了[13]。
世界上最遙遠的距離，就是：手握大把粉絲，卻不能隨心所欲地曝光自己的產(chǎn)品。
當然，所有的公共主頁們，不要灰心，并不是沒有辦法，NewsFeed 的廣告系統(tǒng)大門永遠向你們敞開。
對 NewsFeed 的展望
具體 NewsFeed 會怎么發(fā)展，無法預(yù)測，但是可以肯定的有三點：
NewsFeed 的算法會一直進化下去。
NewsFeed 團隊把人和算法的關(guān)系處理得更好，從數(shù)據(jù)驅(qū)動(Data-Driven)到數(shù)據(jù)啟示(Data-Informed)。
越來越多的 Feed 型產(chǎn)品會效仿 NewsFeed，加入到興趣feed的潮流中去。
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2004年，F(xiàn)acebook 問世，兩年后的9月份，NewsFeed 問世，同時問世的還有MiniFeed(個人動態(tài))。今年是 NewsFeed 上線十周年了，這10年里，F(xiàn)acebook 是怎么一步一步把 NewsFeed 打造成了日收入幾千萬美金的現(xiàn)金牛的?不管你對這充滿銅臭的問題感不感興趣，反正我很感興趣。
今天我們都已經(jīng)習慣了把照片、文字等內(nèi)容主動分享給好友，但是當時 Facebook 上線了這個功能時，引起了廣泛的爭議，焦點就是“隱私”問題，用戶認為我發(fā)的動態(tài)怎么能讓別人看見呢[1]?用戶一直不停質(zhì)疑和抗議，又忍不住繼續(xù)使用，F(xiàn)acebook 就這樣在爭議聲中增加了最初的隱私控制，比如隱藏自己的動態(tài)，而 NewsFeed 就這樣堅持了下來。看來，小扎真是一個撩妹高手，看穿了用戶們“嘴上說不要，身體卻誠實”的內(nèi)在。
隨著用戶們漸漸地愛上了瀏覽好友的分(xuan)享(yao)了，2009年，F(xiàn)acebook 加上了贊(like)功能(FriendFeed 在2007年發(fā)明了贊按鈕，F(xiàn)riendFeed 后來于2009年被 Facebook 收購，并將贊這個功能整合進來)，開始按照熱門程度對 Feed 重排序，不出意外，這又引起了用戶們的反抗，因為大家已經(jīng)習慣按照時間順序閱讀。
伴隨這么多爭議，為什么 Facebook 一直堅持做興趣feed?從數(shù)據(jù)上看，平均每個用戶每天待看的新鮮事有1500條之多，但平均每個用戶每天只能閱讀300條;從商業(yè)角度，將 Feed 排序交給上帝的做法，非常不利于商業(yè)化且有損用戶體驗，公共主頁可以使用很多伎倆吸引用戶關(guān)注，然后肆無忌憚發(fā)廣告。
10年來，NewsFeed 有數(shù)不清的改進，甚至每天線上會同時部署很多算法版本進行AB測試。但 EdgeRank 是這條優(yōu)化迭代之路上的一個標志性建筑。我們可以將 NewsFeed 排序策略按照 EdgeRank 分為 PreEdgeRank 時代、InEdgeRank 時代、PostEdgeRank 時代。
EdgeRank 算法
EdgeRank，顧名思義，就是對邊(Edge)進行排序(Rank)。
每一個朋友的每一個操作(Action)都可能以新鮮事(News)的方式呈現(xiàn)在用戶面前，比如朋友發(fā)布了一條新鮮事，朋友贊了朋友的朋友一條新鮮事，朋友評論了朋友的朋友一條新鮮事，朋友給自己的照片加了一個標簽，等等。稍微用腳后跟想一想就知道，按照這樣羅列的話，每個用戶得看多少新鮮事?于是 FB 就想在一條動態(tài)呈現(xiàn)給一個用戶之前，先預(yù)估一下這個用戶對這條新鮮事感興趣程度。在 FB 的定義下，一個 Action 就是一個 Edge，所以這套量化興趣的算法就叫做 EdgeRank。
別看今天 Facebook 各種高大上，又是深度學習又是人工智能，要知道，在 EdgeRank 提出之前，F(xiàn)B 也是有過刀耕火種時代的，F(xiàn)B 的首席產(chǎn)品官 Chris Cox 談及早期 NewsFeed 是這樣說的：
“In the beginning, News Feed ranking was turning knobs. Turn up photos a little bit, turn down platform stories a little bit.”(最初，NewsFeed 排序就是在主觀拍腦袋，給照片加點權(quán)重，給平臺動態(tài)消息降點權(quán)重)
“a photo might be worth 5 points, while joining a group was worth 1 point” (把照片權(quán)重定為5，把加群權(quán)重定為1)
國內(nèi)算法工程師們聽到這些，想必都要會心地笑了：原來 FB 也是從這個時代走過來的。但 Facebook 不同的是，這只是暫時的情形，他們已經(jīng)走到更高級的階段了。
Serkan Piantino 在2010年左右領(lǐng)導(dǎo)并開發(fā)了第一版 EdgeRank 算法。下面說說大名鼎鼎的 EdgeRank 是怎么回事。
EdgeRank 主要有三個因素在起作用：
親密度(Affinity Score)
邊的權(quán)重(Edge Weight)
新鮮程度(Time Decay)
想象一條內(nèi)容誕生后，途經(jīng)什么路徑流動到你的面前?
首先經(jīng)你的一個朋友(或者你的關(guān)注源)的之手產(chǎn)生了一條新鮮事(他發(fā)布、贊、加標簽這些產(chǎn)生了新鮮事);
然后經(jīng)過你這個朋友(或者你的關(guān)注源)的介紹，到了你家門口，你一開門(登錄)就可能看見它;
內(nèi)容不多時，開門一個一個寒暄可能還行，它們也等得起，也無所謂先來后到，內(nèi)容太多時，就得考慮個先來后到了。
這三個步驟，就大致刻畫了 EdgeRank 的思想了，其實還是很簡單直接的。
親密度對應(yīng)了第二個步驟背后的思想，那么多人介紹過來，我們當然要優(yōu)先照顧更“喜歡”的人了，親密度的量化要考慮平常里你和這個朋友“走動”是否頻繁，連接是否緊密。主要考慮下面幾點：
你們連接的強度，點贊之交，還是評論之交，或是私信之交，連接方式不同，強度就不同;
你們連接的頻繁程度，一日百贊，還是百日一贊，差別也很大;
你們有多久沒有建立連接了，一年沒有了，關(guān)系自然就更淡了;
親密度是單向的，也就是說你對朋友的親密度，和朋友對你的親密度可能不一樣哦。
你看，看似神秘的 EdgeRank 算法，其實跟大家不太待見的雞湯居然意思是一樣的，是不是覺得它竟然如此平易近人?
邊的權(quán)重也很直接，其實它反映了產(chǎn)生一條新鮮事的成本，成本越高的，權(quán)重越大。點贊、評論、發(fā)一條文字、發(fā)一張照片、發(fā)一個鏈接，背后用戶付出的成本不一樣，反應(yīng)在邊的權(quán)重上也就不一樣。顯然，你點個贊的成本，和你發(fā)布一條新鮮事的成本差別很多。
最后，新鮮程度，也是一個符合直覺的自然假設(shè)：NewsFeed 總是青睞 New 一些的 Feed，新的新鮮事總體上更可能得到用戶的臨幸。FB 用了一個類似指數(shù)衰減的函數(shù)來量化動態(tài)的新舊程度。
三個分數(shù)，最終用相乘的方式共同作用于每一條新鮮事的分數(shù)，用于排序和篩選。
這個排序方法的確是很簡單，基本上只考慮了社交方面的因素，而沒有考慮太多內(nèi)容本身對用戶吸引力。
從公開的資料看 EdgeRank，并不是什么高深的算法，它只是量化了三個主要因素，然后主觀地相乘，而沒有任何目標優(yōu)化思想在背后，根據(jù) Facebook 披露的消息看，早期的 EdgeRank 的確沒有引入機器學習，所以根本稱不上是智能的算法。
為什么 EdgeRank 這么有名?因為它是在F8開發(fā)者大會上公開介紹過的，經(jīng)過一知半解的媒體渲染，變成了一個神秘高深的存在。
后 EdgeRank 時代
2011年之后，F(xiàn)acebook 內(nèi)部就不再提 EdgeRank 算法了，因為用戶數(shù)和廣告主的飛增，導(dǎo)致 NewsFeed 的排序算法必須要更上一層樓。如今月活躍超過10億用戶，約2000萬的公共主頁，移動設(shè)備貢獻了大多數(shù)流量，復(fù)雜的上下文因素，必須引入機器學習才能 Hold 住整個場面。
在原來 EdgeRank 的基礎(chǔ)上，更加細致地定義了不同層級的親密度。用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理解圖片內(nèi)容和文字內(nèi)容，從而可以知道相片中的物體是不是用戶感興趣的，可以知道新鮮事的討論話題。隨著產(chǎn)品迭代，也加入了更多產(chǎn)品特征，諸如閱讀時間長短、視頻內(nèi)容、鏈接內(nèi)容等，取關(guān)、隱藏一個源。前前后后一共考慮了10萬+的變量(模型的特征空間應(yīng)該會更高)，如果還按照原來的方式去調(diào)節(jié)權(quán)重，顯然既不科學又很低效。
從 Facebook 的機器學習應(yīng)用博客頁面可以看到，2010年之后就開始逐漸有機器學習方面的文章出現(xiàn)了。
相關(guān)資料顯示，2011年之后的 NewsFeed 排序算法，全面轉(zhuǎn)向了機器學習，用優(yōu)化理論來決定每個因素的權(quán)重，將人從繁雜的策略量化中解放出來。
在被機器學習接管后的 NewsFeed，很多地方都更加細致。
用機器學習預(yù)估新鮮事的質(zhì)量。通過構(gòu)造了一份問卷調(diào)查，訪問了若干用戶來收集數(shù)據(jù)，用收集的數(shù)據(jù)構(gòu)建了一個機器學習模型，用于 NewsFeed 排序時預(yù)測一條動態(tài)的質(zhì)量，將預(yù)測的質(zhì)量分數(shù)作為最終排序的一個特征。用樹模型構(gòu)造離散特征，結(jié)合最常見的LR模型預(yù)估廣告點擊率。
除了全面轉(zhuǎn)向機器學習之外，NewsFeed 團隊也在重新思考人和算法的關(guān)系。他們要關(guān)心的是到底“如何把用戶真正最關(guān)心的找出來”，而不僅僅是“提高點擊率”。Facebook 一直是數(shù)據(jù)驅(qū)動的，也是他們能夠在爭議中把 NewsFeed 堅持下來的信念來源，而是不是唯數(shù)據(jù)馬首是瞻，團隊內(nèi)部有很多思考，也有很多變化。
僅舉幾例：
團隊發(fā)現(xiàn)有85%的隱藏新鮮事操作來自5%的人，經(jīng)過與這些用戶溝通才發(fā)現(xiàn)，原來這5%的人把“隱藏”當作郵件里的“標記已讀”了，對喜不喜歡的新鮮事只要看過就會點擊隱藏。
對于悲傷的事情，用戶可能關(guān)心但不會點贊的。
對于有些點贊，用戶可能并不是真的感興趣，只是“點贊狂魔”發(fā)狂而已。
用戶閱讀一篇長帖子，讀到一半不讀了，也并不能說明他對這篇帖子不感興趣。
這些 case，都讓他們開始關(guān)注到機器學習和數(shù)據(jù)的局限。
于是，在算法團隊之外，F(xiàn)acebook 搭建了一個遍布全球的人肉評測小組。人肉評測小組不是簡單地對算法篩選結(jié)果進行喜歡/不喜歡的標注，而是會非常深入地闡述為什么喜歡/不喜歡算法篩選結(jié)果，而且會與工程師詳細交流評測結(jié)果，因為這種人肉評測方式可以有效地拆穿數(shù)據(jù)說謊，讓產(chǎn)品遠離一味追求提高數(shù)據(jù)指標的怪圈。
除此之外，產(chǎn)品上還加強了過濾器功能(Filter)：你可以選擇你的動態(tài)給誰看，你可以選擇不看誰的動態(tài)(Hide)，你也可以選擇優(yōu)先看到誰的動態(tài)(See first)，當然你可以取消關(guān)注一些人或者公共主頁，將這些控制權(quán)交給用戶，一方面安撫了用戶被算法接管的不安，另一方面也是一項重要的數(shù)據(jù)來源。事實上，如今的過濾器已經(jīng)復(fù)雜到大多數(shù)用戶都不會使用這些控制權(quán)。
“如何衡量用戶真的感興趣”這個問題也許遠遠沒有最終答案，為什么?因為人的非理性占據(jù)了絕大多數(shù)時候，而“不一致性”又是非理性的最重要表現(xiàn)，根據(jù)心情不同，用戶有不同的感興趣的標準，而且這些標準也許還是相互矛盾的。
NewsFeed 的配套設(shè)施
NewsFeed 存在的前提是要依賴用戶建立大量的社交聯(lián)系，這樣才會出現(xiàn)信息過載，因此 NewsFeed 的一個重要的配套設(shè)施就是“你可能感興趣的人”(People you may like)推薦系統(tǒng)。
這是一個我們在產(chǎn)品形式上比較熟悉的推薦系統(tǒng)，它是一套大規(guī)模矩陣分解算法，利用已有的協(xié)同矩陣為你推薦你可能想建立聯(lián)系的新Item，包括用戶、app、公共主頁等。
NewsFeed 還有另一個配套設(shè)施，也是它為什么每天能吸金幾千萬刀的原因：廣告系統(tǒng)。Facebook 的廣告形態(tài)多樣：
Suggested Page (你可能喜歡的公眾頁)
Page Post (公眾號帖子推廣)
Suggested App (你可能喜歡的應(yīng)用)
Video Ads (視頻廣告)
現(xiàn)在，每一次 NewsFeed 調(diào)整算法都會引來廣告主們的抗議，他們都是在 FB 上擁有公共主頁的商業(yè)機構(gòu)。
在以前，F(xiàn)B 鼓勵這些商業(yè)機構(gòu)花錢投廣告增加粉絲，彼時的 NewsFeed 算法允許隨意發(fā)廣告(以原生的新鮮事形式)。而現(xiàn)在，F(xiàn)B 嚴格限制商業(yè)廣告和普通用戶的觸達。商業(yè)機構(gòu)感覺自己被耍了，花錢買粉之后卻不能發(fā)原生廣告，無獨有偶，根據(jù)微博 CEO(@來去之間)在微博上的披露，現(xiàn)在微博企業(yè)號也是被限制博文達到粉絲 feed 次數(shù)的。
據(jù)國外某專門做 NewsFeed 推廣的公司追蹤，1000個公共主頁的50000條內(nèi)容以原生方式觸達用戶的比例，從2012年16%降低到了2014年的6.51%，降了一倍還多，這當然也可能因為用戶平均關(guān)注的公共主頁增多了[13]。
世界上最遙遠的距離，就是：手握大把粉絲，卻不能隨心所欲地曝光自己的產(chǎn)品。
當然，所有的公共主頁們，不要灰心，并不是沒有辦法，NewsFeed 的廣告系統(tǒng)大門永遠向你們敞開。
對 NewsFeed 的展望
具體 NewsFeed 會怎么發(fā)展，無法預(yù)測，但是可以肯定的有三點：
NewsFeed 的算法會一直進化下去。
NewsFeed 團隊把人和算法的關(guān)系處理得更好，從數(shù)據(jù)驅(qū)動(Data-Driven)到數(shù)據(jù)啟示(Data-Informed)。
越來越多的 Feed 型產(chǎn)品會效仿 NewsFeed，加入到興趣feed的潮流中去。
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NewsFeed 怎么來的
2004年，F(xiàn)acebook 問世，兩年后的9月份，NewsFeed 問世，同時問世的還有MiniFeed(個人動態(tài))。今年是 NewsFeed 上線十周年了，這10年里，F(xiàn)acebook 是怎么一步一步把 NewsFeed 打造成了日收入幾千萬美金的現(xiàn)金牛的?不管你對這充滿銅臭的問題感不感興趣，反正我很感興趣。
今天我們都已經(jīng)習慣了把照片、文字等內(nèi)容主動分享給好友，但是當時 Facebook 上線了這個功能時，引起了廣泛的爭議，焦點就是“隱私”問題，用戶認為我發(fā)的動態(tài)怎么能讓別人看見呢[1]?用戶一直不停質(zhì)疑和抗議，又忍不住繼續(xù)使用，F(xiàn)acebook 就這樣在爭議聲中增加了最初的隱私控制，比如隱藏自己的動態(tài)，而 NewsFeed 就這樣堅持了下來。看來，小扎真是一個撩妹高手，看穿了用戶們“嘴上說不要，身體卻誠實”的內(nèi)在。
隨著用戶們漸漸地愛上了瀏覽好友的分(xuan)享(yao)了，2009年，F(xiàn)acebook 加上了贊(like)功能(FriendFeed 在2007年發(fā)明了贊按鈕，F(xiàn)riendFeed 后來于2009年被 Facebook 收購，并將贊這個功能整合進來)，開始按照熱門程度對 Feed 重排序，不出意外，這又引起了用戶們的反抗，因為大家已經(jīng)習慣按照時間順序閱讀。
伴隨這么多爭議，為什么 Facebook 一直堅持做興趣feed?從數(shù)據(jù)上看，平均每個用戶每天待看的新鮮事有1500條之多，但平均每個用戶每天只能閱讀300條;從商業(yè)角度，將 Feed 排序交給上帝的做法，非常不利于商業(yè)化且有損用戶體驗，公共主頁可以使用很多伎倆吸引用戶關(guān)注，然后肆無忌憚發(fā)廣告。
10年來，NewsFeed 有數(shù)不清的改進，甚至每天線上會同時部署很多算法版本進行AB測試。但 EdgeRank 是這條優(yōu)化迭代之路上的一個標志性建筑。我們可以將 NewsFeed 排序策略按照 EdgeRank 分為 PreEdgeRank 時代、InEdgeRank 時代、PostEdgeRank 時代。
EdgeRank 算法
EdgeRank，顧名思義，就是對邊(Edge)進行排序(Rank)。
每一個朋友的每一個操作(Action)都可能以新鮮事(News)的方式呈現(xiàn)在用戶面前，比如朋友發(fā)布了一條新鮮事，朋友贊了朋友的朋友一條新鮮事，朋友評論了朋友的朋友一條新鮮事，朋友給自己的照片加了一個標簽，等等。稍微用腳后跟想一想就知道，按照這樣羅列的話，每個用戶得看多少新鮮事?于是 FB 就想在一條動態(tài)呈現(xiàn)給一個用戶之前，先預(yù)估一下這個用戶對這條新鮮事感興趣程度。在 FB 的定義下，一個 Action 就是一個 Edge，所以這套量化興趣的算法就叫做 EdgeRank。
別看今天 Facebook 各種高大上，又是深度學習又是人工智能，要知道，在 EdgeRank 提出之前，F(xiàn)B 也是有過刀耕火種時代的，F(xiàn)B 的首席產(chǎn)品官 Chris Cox 談及早期 NewsFeed 是這樣說的：
“In the beginning, News Feed ranking was turning knobs. Turn up photos a little bit, turn down platform stories a little bit.”(最初，NewsFeed 排序就是在主觀拍腦袋，給照片加點權(quán)重，給平臺動態(tài)消息降點權(quán)重)
“a photo might be worth 5 points, while joining a group was worth 1 point” (把照片權(quán)重定為5，把加群權(quán)重定為1)
國內(nèi)算法工程師們聽到這些，想必都要會心地笑了：原來 FB 也是從這個時代走過來的。但 Facebook 不同的是，這只是暫時的情形，他們已經(jīng)走到更高級的階段了。
Serkan Piantino 在2010年左右領(lǐng)導(dǎo)并開發(fā)了第一版 EdgeRank 算法。下面說說大名鼎鼎的 EdgeRank 是怎么回事。
EdgeRank 主要有三個因素在起作用：
親密度(Affinity Score)
邊的權(quán)重(Edge Weight)
新鮮程度(Time Decay)
想象一條內(nèi)容誕生后，途經(jīng)什么路徑流動到你的面前?
首先經(jīng)你的一個朋友(或者你的關(guān)注源)的之手產(chǎn)生了一條新鮮事(他發(fā)布、贊、加標簽這些產(chǎn)生了新鮮事);
然后經(jīng)過你這個朋友(或者你的關(guān)注源)的介紹，到了你家門口，你一開門(登錄)就可能看見它;
內(nèi)容不多時，開門一個一個寒暄可能還行，它們也等得起，也無所謂先來后到，內(nèi)容太多時，就得考慮個先來后到了。
這三個步驟，就大致刻畫了 EdgeRank 的思想了，其實還是很簡單直接的。
親密度對應(yīng)了第二個步驟背后的思想，那么多人介紹過來，我們當然要優(yōu)先照顧更“喜歡”的人了，親密度的量化要考慮平常里你和這個朋友“走動”是否頻繁，連接是否緊密。主要考慮下面幾點：
你們連接的強度，點贊之交，還是評論之交，或是私信之交，連接方式不同，強度就不同;
你們連接的頻繁程度，一日百贊，還是百日一贊，差別也很大;
你們有多久沒有建立連接了，一年沒有了，關(guān)系自然就更淡了;
親密度是單向的，也就是說你對朋友的親密度，和朋友對你的親密度可能不一樣哦。
你看，看似神秘的 EdgeRank 算法，其實跟大家不太待見的雞湯居然意思是一樣的，是不是覺得它竟然如此平易近人?
邊的權(quán)重也很直接，其實它反映了產(chǎn)生一條新鮮事的成本，成本越高的，權(quán)重越大。點贊、評論、發(fā)一條文字、發(fā)一張照片、發(fā)一個鏈接，背后用戶付出的成本不一樣，反應(yīng)在邊的權(quán)重上也就不一樣。顯然，你點個贊的成本，和你發(fā)布一條新鮮事的成本差別很多。
最后，新鮮程度，也是一個符合直覺的自然假設(shè)：NewsFeed 總是青睞 New 一些的 Feed，新的新鮮事總體上更可能得到用戶的臨幸。FB 用了一個類似指數(shù)衰減的函數(shù)來量化動態(tài)的新舊程度。
三個分數(shù)，最終用相乘的方式共同作用于每一條新鮮事的分數(shù)，用于排序和篩選。
這個排序方法的確是很簡單，基本上只考慮了社交方面的因素，而沒有考慮太多內(nèi)容本身對用戶吸引力。
從公開的資料看 EdgeRank，并不是什么高深的算法，它只是量化了三個主要因素，然后主觀地相乘，而沒有任何目標優(yōu)化思想在背后，根據(jù) Facebook 披露的消息看，早期的 EdgeRank 的確沒有引入機器學習，所以根本稱不上是智能的算法。
為什么 EdgeRank 這么有名?因為它是在F8開發(fā)者大會上公開介紹過的，經(jīng)過一知半解的媒體渲染，變成了一個神秘高深的存在。
后 EdgeRank 時代
2011年之后，F(xiàn)acebook 內(nèi)部就不再提 EdgeRank 算法了，因為用戶數(shù)和廣告主的飛增，導(dǎo)致 NewsFeed 的排序算法必須要更上一層樓。如今月活躍超過10億用戶，約2000萬的公共主頁，移動設(shè)備貢獻了大多數(shù)流量，復(fù)雜的上下文因素，必須引入機器學習才能 Hold 住整個場面。
在原來 EdgeRank 的基礎(chǔ)上，更加細致地定義了不同層級的親密度。用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理解圖片內(nèi)容和文字內(nèi)容，從而可以知道相片中的物體是不是用戶感興趣的，可以知道新鮮事的討論話題。隨著產(chǎn)品迭代，也加入了更多產(chǎn)品特征，諸如閱讀時間長短、視頻內(nèi)容、鏈接內(nèi)容等，取關(guān)、隱藏一個源。前前后后一共考慮了10萬+的變量(模型的特征空間應(yīng)該會更高)，如果還按照原來的方式去調(diào)節(jié)權(quán)重，顯然既不科學又很低效。
從 Facebook 的機器學習應(yīng)用博客頁面可以看到，2010年之后就開始逐漸有機器學習方面的文章出現(xiàn)了。
相關(guān)資料顯示，2011年之后的 NewsFeed 排序算法，全面轉(zhuǎn)向了機器學習，用優(yōu)化理論來決定每個因素的權(quán)重，將人從繁雜的策略量化中解放出來。
在被機器學習接管后的 NewsFeed，很多地方都更加細致。
用機器學習預(yù)估新鮮事的質(zhì)量。通過構(gòu)造了一份問卷調(diào)查，訪問了若干用戶來收集數(shù)據(jù)，用收集的數(shù)據(jù)構(gòu)建了一個機器學習模型，用于 NewsFeed 排序時預(yù)測一條動態(tài)的質(zhì)量，將預(yù)測的質(zhì)量分數(shù)作為最終排序的一個特征。用樹模型構(gòu)造離散特征，結(jié)合最常見的LR模型預(yù)估廣告點擊率。
除了全面轉(zhuǎn)向機器學習之外，NewsFeed 團隊也在重新思考人和算法的關(guān)系。他們要關(guān)心的是到底“如何把用戶真正最關(guān)心的找出來”，而不僅僅是“提高點擊率”。Facebook 一直是數(shù)據(jù)驅(qū)動的，也是他們能夠在爭議中把 NewsFeed 堅持下來的信念來源，而是不是唯數(shù)據(jù)馬首是瞻，團隊內(nèi)部有很多思考，也有很多變化。
僅舉幾例：
團隊發(fā)現(xiàn)有85%的隱藏新鮮事操作來自5%的人，經(jīng)過與這些用戶溝通才發(fā)現(xiàn)，原來這5%的人把“隱藏”當作郵件里的“標記已讀”了，對喜不喜歡的新鮮事只要看過就會點擊隱藏。
對于悲傷的事情，用戶可能關(guān)心但不會點贊的。
對于有些點贊，用戶可能并不是真的感興趣，只是“點贊狂魔”發(fā)狂而已。
用戶閱讀一篇長帖子，讀到一半不讀了，也并不能說明他對這篇帖子不感興趣。
這些 case，都讓他們開始關(guān)注到機器學習和數(shù)據(jù)的局限。
于是，在算法團隊之外，F(xiàn)acebook 搭建了一個遍布全球的人肉評測小組。人肉評測小組不是簡單地對算法篩選結(jié)果進行喜歡/不喜歡的標注，而是會非常深入地闡述為什么喜歡/不喜歡算法篩選結(jié)果，而且會與工程師詳細交流評測結(jié)果，因為這種人肉評測方式可以有效地拆穿數(shù)據(jù)說謊，讓產(chǎn)品遠離一味追求提高數(shù)據(jù)指標的怪圈。
除此之外，產(chǎn)品上還加強了過濾器功能(Filter)：你可以選擇你的動態(tài)給誰看，你可以選擇不看誰的動態(tài)(Hide)，你也可以選擇優(yōu)先看到誰的動態(tài)(See first)，當然你可以取消關(guān)注一些人或者公共主頁，將這些控制權(quán)交給用戶，一方面安撫了用戶被算法接管的不安，另一方面也是一項重要的數(shù)據(jù)來源。事實上，如今的過濾器已經(jīng)復(fù)雜到大多數(shù)用戶都不會使用這些控制權(quán)。
“如何衡量用戶真的感興趣”這個問題也許遠遠沒有最終答案，為什么?因為人的非理性占據(jù)了絕大多數(shù)時候，而“不一致性”又是非理性的最重要表現(xiàn)，根據(jù)心情不同，用戶有不同的感興趣的標準，而且這些標準也許還是相互矛盾的。
NewsFeed 的配套設(shè)施
NewsFeed 存在的前提是要依賴用戶建立大量的社交聯(lián)系，這樣才會出現(xiàn)信息過載，因此 NewsFeed 的一個重要的配套設(shè)施就是“你可能感興趣的人”(People you may like)推薦系統(tǒng)。
這是一個我們在產(chǎn)品形式上比較熟悉的推薦系統(tǒng)，它是一套大規(guī)模矩陣分解算法，利用已有的協(xié)同矩陣為你推薦你可能想建立聯(lián)系的新Item，包括用戶、app、公共主頁等。
NewsFeed 還有另一個配套設(shè)施，也是它為什么每天能吸金幾千萬刀的原因：廣告系統(tǒng)。Facebook 的廣告形態(tài)多樣：
Suggested Page (你可能喜歡的公眾頁)
Page Post (公眾號帖子推廣)
Suggested App (你可能喜歡的應(yīng)用)
Video Ads (視頻廣告)
現(xiàn)在，每一次 NewsFeed 調(diào)整算法都會引來廣告主們的抗議，他們都是在 FB 上擁有公共主頁的商業(yè)機構(gòu)。
在以前，F(xiàn)B 鼓勵這些商業(yè)機構(gòu)花錢投廣告增加粉絲，彼時的 NewsFeed 算法允許隨意發(fā)廣告(以原生的新鮮事形式)。而現(xiàn)在，F(xiàn)B 嚴格限制商業(yè)廣告和普通用戶的觸達。商業(yè)機構(gòu)感覺自己被耍了，花錢買粉之后卻不能發(fā)原生廣告，無獨有偶，根據(jù)微博 CEO(@來去之間)在微博上的披露，現(xiàn)在微博企業(yè)號也是被限制博文達到粉絲 feed 次數(shù)的。
據(jù)國外某專門做 NewsFeed 推廣的公司追蹤，1000個公共主頁的50000條內(nèi)容以原生方式觸達用戶的比例，從2012年16%降低到了2014年的6.51%，降了一倍還多，這當然也可能因為用戶平均關(guān)注的公共主頁增多了[13]。
世界上最遙遠的距離，就是：手握大把粉絲，卻不能隨心所欲地曝光自己的產(chǎn)品。
當然，所有的公共主頁們，不要灰心，并不是沒有辦法，NewsFeed 的廣告系統(tǒng)大門永遠向你們敞開。
對 NewsFeed 的展望
具體 NewsFeed 會怎么發(fā)展，無法預(yù)測，但是可以肯定的有三點：
NewsFeed 的算法會一直進化下去。
NewsFeed 團隊把人和算法的關(guān)系處理得更好，從數(shù)據(jù)驅(qū)動(Data-Driven)到數(shù)據(jù)啟示(Data-Informed)。
越來越多的 Feed 型產(chǎn)品會效仿 NewsFeed，加入到興趣feed的潮流中去。
?
2004年，F(xiàn)acebook 問世，兩年后的9月份，NewsFeed 問世，同時問世的還有MiniFeed(個人動態(tài))。今年是 NewsFeed 上線十周年了，這10年里，F(xiàn)acebook 是怎么一步一步把 NewsFeed 打造成了日收入幾千萬美金的現(xiàn)金牛的?不管你對這充滿銅臭的問題感不感興趣，反正我很感興趣。
今天我們都已經(jīng)習慣了把照片、文字等內(nèi)容主動分享給好友，但是當時 Facebook 上線了這個功能時，引起了廣泛的爭議，焦點就是“隱私”問題，用戶認為我發(fā)的動態(tài)怎么能讓別人看見呢[1]?用戶一直不停質(zhì)疑和抗議，又忍不住繼續(xù)使用，F(xiàn)acebook 就這樣在爭議聲中增加了最初的隱私控制，比如隱藏自己的動態(tài)，而 NewsFeed 就這樣堅持了下來。看來，小扎真是一個撩妹高手，看穿了用戶們“嘴上說不要，身體卻誠實”的內(nèi)在。
隨著用戶們漸漸地愛上了瀏覽好友的分(xuan)享(yao)了，2009年，F(xiàn)acebook 加上了贊(like)功能(FriendFeed 在2007年發(fā)明了贊按鈕，F(xiàn)riendFeed 后來于2009年被 Facebook 收購，并將贊這個功能整合進來)，開始按照熱門程度對 Feed 重排序，不出意外，這又引起了用戶們的反抗，因為大家已經(jīng)習慣按照時間順序閱讀。
伴隨這么多爭議，為什么 Facebook 一直堅持做興趣feed?從數(shù)據(jù)上看，平均每個用戶每天待看的新鮮事有1500條之多，但平均每個用戶每天只能閱讀300條;從商業(yè)角度，將 Feed 排序交給上帝的做法，非常不利于商業(yè)化且有損用戶體驗，公共主頁可以使用很多伎倆吸引用戶關(guān)注，然后肆無忌憚發(fā)廣告。
10年來，NewsFeed 有數(shù)不清的改進，甚至每天線上會同時部署很多算法版本進行AB測試。但 EdgeRank 是這條優(yōu)化迭代之路上的一個標志性建筑。我們可以將 NewsFeed 排序策略按照 EdgeRank 分為 PreEdgeRank 時代、InEdgeRank 時代、PostEdgeRank 時代。
EdgeRank 算法
EdgeRank，顧名思義，就是對邊(Edge)進行排序(Rank)。
每一個朋友的每一個操作(Action)都可能以新鮮事(News)的方式呈現(xiàn)在用戶面前，比如朋友發(fā)布了一條新鮮事，朋友贊了朋友的朋友一條新鮮事，朋友評論了朋友的朋友一條新鮮事，朋友給自己的照片加了一個標簽，等等。稍微用腳后跟想一想就知道，按照這樣羅列的話，每個用戶得看多少新鮮事?于是 FB 就想在一條動態(tài)呈現(xiàn)給一個用戶之前，先預(yù)估一下這個用戶對這條新鮮事感興趣程度。在 FB 的定義下，一個 Action 就是一個 Edge，所以這套量化興趣的算法就叫做 EdgeRank。
別看今天 Facebook 各種高大上，又是深度學習又是人工智能，要知道，在 EdgeRank 提出之前，F(xiàn)B 也是有過刀耕火種時代的，F(xiàn)B 的首席產(chǎn)品官 Chris Cox 談及早期 NewsFeed 是這樣說的：
“In the beginning, News Feed ranking was turning knobs. Turn up photos a little bit, turn down platform stories a little bit.”(最初，NewsFeed 排序就是在主觀拍腦袋，給照片加點權(quán)重，給平臺動態(tài)消息降點權(quán)重)
“a photo might be worth 5 points, while joining a group was worth 1 point” (把照片權(quán)重定為5，把加群權(quán)重定為1)
國內(nèi)算法工程師們聽到這些，想必都要會心地笑了：原來 FB 也是從這個時代走過來的。但 Facebook 不同的是，這只是暫時的情形，他們已經(jīng)走到更高級的階段了。
Serkan Piantino 在2010年左右領(lǐng)導(dǎo)并開發(fā)了第一版 EdgeRank 算法。下面說說大名鼎鼎的 EdgeRank 是怎么回事。
EdgeRank 主要有三個因素在起作用：
親密度(Affinity Score)
邊的權(quán)重(Edge Weight)
新鮮程度(Time Decay)
想象一條內(nèi)容誕生后，途經(jīng)什么路徑流動到你的面前?
首先經(jīng)你的一個朋友(或者你的關(guān)注源)的之手產(chǎn)生了一條新鮮事(他發(fā)布、贊、加標簽這些產(chǎn)生了新鮮事);
然后經(jīng)過你這個朋友(或者你的關(guān)注源)的介紹，到了你家門口，你一開門(登錄)就可能看見它;
內(nèi)容不多時，開門一個一個寒暄可能還行，它們也等得起，也無所謂先來后到，內(nèi)容太多時，就得考慮個先來后到了。
這三個步驟，就大致刻畫了 EdgeRank 的思想了，其實還是很簡單直接的。
親密度對應(yīng)了第二個步驟背后的思想，那么多人介紹過來，我們當然要優(yōu)先照顧更“喜歡”的人了，親密度的量化要考慮平常里你和這個朋友“走動”是否頻繁，連接是否緊密。主要考慮下面幾點：
你們連接的強度，點贊之交，還是評論之交，或是私信之交，連接方式不同，強度就不同;
你們連接的頻繁程度，一日百贊，還是百日一贊，差別也很大;
你們有多久沒有建立連接了，一年沒有了，關(guān)系自然就更淡了;
親密度是單向的，也就是說你對朋友的親密度，和朋友對你的親密度可能不一樣哦。
你看，看似神秘的 EdgeRank 算法，其實跟大家不太待見的雞湯居然意思是一樣的，是不是覺得它竟然如此平易近人?
邊的權(quán)重也很直接，其實它反映了產(chǎn)生一條新鮮事的成本，成本越高的，權(quán)重越大。點贊、評論、發(fā)一條文字、發(fā)一張照片、發(fā)一個鏈接，背后用戶付出的成本不一樣，反應(yīng)在邊的權(quán)重上也就不一樣。顯然，你點個贊的成本，和你發(fā)布一條新鮮事的成本差別很多。
最后，新鮮程度，也是一個符合直覺的自然假設(shè)：NewsFeed 總是青睞 New 一些的 Feed，新的新鮮事總體上更可能得到用戶的臨幸。FB 用了一個類似指數(shù)衰減的函數(shù)來量化動態(tài)的新舊程度。
三個分數(shù)，最終用相乘的方式共同作用于每一條新鮮事的分數(shù)，用于排序和篩選。
這個排序方法的確是很簡單，基本上只考慮了社交方面的因素，而沒有考慮太多內(nèi)容本身對用戶吸引力。
從公開的資料看 EdgeRank，并不是什么高深的算法，它只是量化了三個主要因素，然后主觀地相乘，而沒有任何目標優(yōu)化思想在背后，根據(jù) Facebook 披露的消息看，早期的 EdgeRank 的確沒有引入機器學習，所以根本稱不上是智能的算法。
為什么 EdgeRank 這么有名?因為它是在F8開發(fā)者大會上公開介紹過的，經(jīng)過一知半解的媒體渲染，變成了一個神秘高深的存在。
后 EdgeRank 時代
2011年之后，F(xiàn)acebook 內(nèi)部就不再提 EdgeRank 算法了，因為用戶數(shù)和廣告主的飛增，導(dǎo)致 NewsFeed 的排序算法必須要更上一層樓。如今月活躍超過10億用戶，約2000萬的公共主頁，移動設(shè)備貢獻了大多數(shù)流量，復(fù)雜的上下文因素，必須引入機器學習才能 Hold 住整個場面。
在原來 EdgeRank 的基礎(chǔ)上，更加細致地定義了不同層級的親密度。用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理解圖片內(nèi)容和文字內(nèi)容，從而可以知道相片中的物體是不是用戶感興趣的，可以知道新鮮事的討論話題。隨著產(chǎn)品迭代，也加入了更多產(chǎn)品特征，諸如閱讀時間長短、視頻內(nèi)容、鏈接內(nèi)容等，取關(guān)、隱藏一個源。前前后后一共考慮了10萬+的變量(模型的特征空間應(yīng)該會更高)，如果還按照原來的方式去調(diào)節(jié)權(quán)重，顯然既不科學又很低效。
從 Facebook 的機器學習應(yīng)用博客頁面可以看到，2010年之后就開始逐漸有機器學習方面的文章出現(xiàn)了。
相關(guān)資料顯示，2011年之后的 NewsFeed 排序算法，全面轉(zhuǎn)向了機器學習，用優(yōu)化理論來決定每個因素的權(quán)重，將人從繁雜的策略量化中解放出來。
在被機器學習接管后的 NewsFeed，很多地方都更加細致。
用機器學習預(yù)估新鮮事的質(zhì)量。通過構(gòu)造了一份問卷調(diào)查，訪問了若干用戶來收集數(shù)據(jù)，用收集的數(shù)據(jù)構(gòu)建了一個機器學習模型，用于 NewsFeed 排序時預(yù)測一條動態(tài)的質(zhì)量，將預(yù)測的質(zhì)量分數(shù)作為最終排序的一個特征。用樹模型構(gòu)造離散特征，結(jié)合最常見的LR模型預(yù)估廣告點擊率。
除了全面轉(zhuǎn)向機器學習之外，NewsFeed 團隊也在重新思考人和算法的關(guān)系。他們要關(guān)心的是到底“如何把用戶真正最關(guān)心的找出來”，而不僅僅是“提高點擊率”。Facebook 一直是數(shù)據(jù)驅(qū)動的，也是他們能夠在爭議中把 NewsFeed 堅持下來的信念來源，而是不是唯數(shù)據(jù)馬首是瞻，團隊內(nèi)部有很多思考，也有很多變化。
僅舉幾例：
團隊發(fā)現(xiàn)有85%的隱藏新鮮事操作來自5%的人，經(jīng)過與這些用戶溝通才發(fā)現(xiàn)，原來這5%的人把“隱藏”當作郵件里的“標記已讀”了，對喜不喜歡的新鮮事只要看過就會點擊隱藏。
對于悲傷的事情，用戶可能關(guān)心但不會點贊的。
對于有些點贊，用戶可能并不是真的感興趣，只是“點贊狂魔”發(fā)狂而已。
用戶閱讀一篇長帖子，讀到一半不讀了，也并不能說明他對這篇帖子不感興趣。
這些 case，都讓他們開始關(guān)注到機器學習和數(shù)據(jù)的局限。
于是，在算法團隊之外，F(xiàn)acebook 搭建了一個遍布全球的人肉評測小組。人肉評測小組不是簡單地對算法篩選結(jié)果進行喜歡/不喜歡的標注，而是會非常深入地闡述為什么喜歡/不喜歡算法篩選結(jié)果，而且會與工程師詳細交流評測結(jié)果，因為這種人肉評測方式可以有效地拆穿數(shù)據(jù)說謊，讓產(chǎn)品遠離一味追求提高數(shù)據(jù)指標的怪圈。
除此之外，產(chǎn)品上還加強了過濾器功能(Filter)：你可以選擇你的動態(tài)給誰看，你可以選擇不看誰的動態(tài)(Hide)，你也可以選擇優(yōu)先看到誰的動態(tài)(See first)，當然你可以取消關(guān)注一些人或者公共主頁，將這些控制權(quán)交給用戶，一方面安撫了用戶被算法接管的不安，另一方面也是一項重要的數(shù)據(jù)來源。事實上，如今的過濾器已經(jīng)復(fù)雜到大多數(shù)用戶都不會使用這些控制權(quán)。
“如何衡量用戶真的感興趣”這個問題也許遠遠沒有最終答案，為什么?因為人的非理性占據(jù)了絕大多數(shù)時候，而“不一致性”又是非理性的最重要表現(xiàn)，根據(jù)心情不同，用戶有不同的感興趣的標準，而且這些標準也許還是相互矛盾的。
NewsFeed 的配套設(shè)施
NewsFeed 存在的前提是要依賴用戶建立大量的社交聯(lián)系，這樣才會出現(xiàn)信息過載，因此 NewsFeed 的一個重要的配套設(shè)施就是“你可能感興趣的人”(People you may like)推薦系統(tǒng)。
這是一個我們在產(chǎn)品形式上比較熟悉的推薦系統(tǒng)，它是一套大規(guī)模矩陣分解算法，利用已有的協(xié)同矩陣為你推薦你可能想建立聯(lián)系的新Item，包括用戶、app、公共主頁等。
NewsFeed 還有另一個配套設(shè)施，也是它為什么每天能吸金幾千萬刀的原因：廣告系統(tǒng)。Facebook 的廣告形態(tài)多樣：
Suggested Page (你可能喜歡的公眾頁)
Page Post (公眾號帖子推廣)
Suggested App (你可能喜歡的應(yīng)用)
Video Ads (視頻廣告)
現(xiàn)在，每一次 NewsFeed 調(diào)整算法都會引來廣告主們的抗議，他們都是在 FB 上擁有公共主頁的商業(yè)機構(gòu)。
在以前，F(xiàn)B 鼓勵這些商業(yè)機構(gòu)花錢投廣告增加粉絲，彼時的 NewsFeed 算法允許隨意發(fā)廣告(以原生的新鮮事形式)。而現(xiàn)在，F(xiàn)B 嚴格限制商業(yè)廣告和普通用戶的觸達。商業(yè)機構(gòu)感覺自己被耍了，花錢買粉之后卻不能發(fā)原生廣告，無獨有偶，根據(jù)微博 CEO(@來去之間)在微博上的披露，現(xiàn)在微博企業(yè)號也是被限制博文達到粉絲 feed 次數(shù)的。
據(jù)國外某專門做 NewsFeed 推廣的公司追蹤，1000個公共主頁的50000條內(nèi)容以原生方式觸達用戶的比例，從2012年16%降低到了2014年的6.51%，降了一倍還多，這當然也可能因為用戶平均關(guān)注的公共主頁增多了[13]。
世界上最遙遠的距離，就是：手握大把粉絲，卻不能隨心所欲地曝光自己的產(chǎn)品。
當然，所有的公共主頁們，不要灰心，并不是沒有辦法，NewsFeed 的廣告系統(tǒng)大門永遠向你們敞開。
對 NewsFeed 的展望
具體 NewsFeed 會怎么發(fā)展，無法預(yù)測，但是可以肯定的有三點：
NewsFeed 的算法會一直進化下去。
NewsFeed 團隊把人和算法的關(guān)系處理得更好，從數(shù)據(jù)驅(qū)動(Data-Driven)到數(shù)據(jù)啟示(Data-Informed)。
越來越多的 Feed 型產(chǎn)品會效仿 NewsFeed，加入到興趣feed的潮流中去。
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