知乎清华联合算法竞赛落幕，探索知识内容平台推荐算法创新

　　9 月 29 日，知乎联合中国信息检索学术会议（CCIR）、清华大学计算机系信息检索课题组（THUIR）举办的「移动环境下知识分享平台上的内容推荐」竞赛在历时 3 个月的赛程后完美收官。全程共计 324 支队伍参与竞赛，最终来自腾讯广告平台产品部团队的参赛者周永超摘得桂冠，清华大学计算机系、合肥工业大学多媒体与推荐系统实验室、山东大学计算机学院等七个团队分列二、三等奖。参赛团队在知乎数据基础上探索了众多的优秀个性化推荐算法方案，最终有 8 支队伍在 CCIR 2018 上对其方案进行了解读和呈现，获得了与会者的好评。

清华大学计算机系副教授张敏（左）与 CCIR 大会主席刘铁岩（右）为竞赛冠军周永超颁奖

　　互联网信息大爆炸时代，信息过载已经成为行业共同挑战。如何在这些信息中帮助用户找到符合其需求的信息是个重要的课题，而个性化推荐系统被视为解决这个问题的一个重要途径。本次竞赛，知乎提供了来自超过 700 万名用户的 2400 余万条移动端信息流行为数据及用户标签，评测任务为从一个约 6 万条的内容候选集合中产生推荐给用户的内容列表。据了解，这是信息检索行业规模最大、包含信息最为丰富的一份推荐任务数据集；同时，为了更好地验证参赛团队的算法在真实环境下的表现，知乎还为此次评测提供了线上评测环境，优秀队伍生成的推荐结果会被投放到知乎信息流中观察用户交互表现。这为业界技术人员在个性化推荐算法领域进行各种尝试提供了平台。

知乎首页技术负责人张瑞介绍评测竞赛情况

　　作为此次竞赛的主办方及数据、评测平台提供方，知乎希望以数据集与数据竞赛的形式向学术界与业界开放合作，为行业算法技术突破与演进提供数据和场景支持，也借此向行业展示知识内容平台在推荐算法领域的应用创新空间。

　　截至今年 8 月底，知乎注册用户数已经突破 2 亿。这些用户所产生的海量内容数据和行为数据，也为平台算法技术的应用和发展提供了机遇与挑战。在知乎「智能社区」构建中，推荐算法的应用承担着内容消费环节中极其关键的一环。在推荐算法领域，知乎已经探索出一条独特的机制，其中首页算法推荐系统「水晶球」投入应用之后，在线时长及 CTR 均提升 50% 以上。

　　通过这次赛事，知乎也希望借此加强业界的交流以及人才的引入，让知乎算法应用创新推动知识内容平台的发展，并吸纳、挖掘更多技术人才加入「智能社区」的行列中来。