如今，算法分發(fā)已經(jīng)逐步成為信息平臺、搜索引擎、瀏覽器、社交軟件等幾乎所有軟件的標配，但同時(shí)也開(kāi)始面臨各種不同的質(zhì)疑、挑戰與誤解。
2018年1月，今日頭條資深算法架構師曹歡歡博士，首次公開(kāi)今日頭條的算法原理，以期推動(dòng)整個(gè)行業(yè)問(wèn)診算法、建言算法。通過(guò)讓算法透明，來(lái)消除各界對算法的誤解。
據悉，今日頭條的信息推薦算法自2012年9月第一版開(kāi)發(fā)運行至今，已經(jīng)經(jīng)過(guò)四次大調整和修改。目前服務(wù)全球億萬(wàn)用戶(hù)。
以下為曹歡歡關(guān)于《今日頭條算法原理》的分享內容（已授權）：
本次分享將主要介紹今日頭條推薦系統概覽以及內容分析、用戶(hù)標簽、評估分析，內容安全等原理。
一、系統概覽
推薦系統，如果用形式化的方式去描述實(shí)際上是擬合一個(gè)用戶(hù)對內容滿(mǎn)意度的函數，這個(gè)函數需要輸入三個(gè)維度的變量。
第一個(gè)維度是內容。頭條現在已經(jīng)是一個(gè)綜合內容平臺，圖文、視頻、UGC小視頻、問(wèn)答、微頭條，每種內容有很多自己的特征，需要考慮怎樣提取不同內容類(lèi)型的特征做好推薦。第二個(gè)維度是用戶(hù)特征。包括各種興趣標簽，職業(yè)、年齡、性別等，還有很多模型刻劃出的隱式用戶(hù)興趣等。第三個(gè)維度是環(huán)境特征。這是移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代推薦的特點(diǎn)，用戶(hù)隨時(shí)隨地移動(dòng)，在工作場(chǎng)合、通勤、旅游等不同的場(chǎng)景，信息偏好有所偏移。
結合三方面的維度，模型會(huì )給出一個(gè)預估，即推測推薦內容在這一場(chǎng)景下對這一用戶(hù)是否合適。
這里還有一個(gè)問(wèn)題，如何引入無(wú)法直接衡量的目標？
推薦模型中，點(diǎn)擊率、閱讀時(shí)間、點(diǎn)贊、評論、轉發(fā)包括點(diǎn)贊都是可以量化的目標，能夠用模型直接擬合做預估，看線(xiàn)上提升情況可以知道做的好不好。但一個(gè)大體量的推薦系統，服務(wù)用戶(hù)眾多，不能完全由指標評估，引入數據指標以外的要素也很重要。
比如廣告和特型內容頻控。像問(wèn)答卡片就是比較特殊的內容形式，其推薦的目標不完全是讓用戶(hù)瀏覽，還要考慮吸引用戶(hù)回答為社區貢獻內容。這些內容和普通內容如何混排，怎樣控制頻控都需要考慮。
此外，平臺出于內容生態(tài)和社會(huì )責任的考量，像低俗內容的打壓，標題黨、低質(zhì)內容的打壓，重要新聞的置頂、加權、強插，低級別賬號內容降權都是算法本身無(wú)法完成，需要進(jìn)一步對內容進(jìn)行干預。
下面我將簡(jiǎn)單介紹在上述算法目標的基礎上如何對其實(shí)現。
前面提到的公式y = F(Xi ,Xu ,Xc)，是一個(gè)很經(jīng)典的監督學(xué)習問(wèn)題?？蓪?shí)現的方法有很多，比如傳統的協(xié)同過(guò)濾模型，監督學(xué)習算法Logistic Regression模型，基于深度學(xué)習的模型，Factorization Machine和GBDT等。
一個(gè)優(yōu)秀的工業(yè)級推薦系統需要非常靈活的算法實(shí)驗平臺，可以支持多種算法組合，包括模型結構調整。因為很難有一套通用的模型架構適用于所有的推薦場(chǎng)景?，F在很流行將LR和DNN結合，前幾年Facebook也將LR和GBDT算法做結合。今日頭條旗下幾款產(chǎn)品都在沿用同一套強大的算法推薦系統，但根據業(yè)務(wù)場(chǎng)景不同，模型架構會(huì )有所調整。
模型之后再看一下典型的推薦特征，主要有四類(lèi)特征會(huì )對推薦起到比較重要的作用。
第一類(lèi)是相關(guān)性特征，就是評估內容的屬性和與用戶(hù)是否匹配。顯性的匹配包括關(guān)鍵詞匹配、分類(lèi)匹配、來(lái)源匹配、主題匹配等。像FM模型中也有一些隱性匹配，從用戶(hù)向量與內容向量的距離可以得出。
第二類(lèi)是環(huán)境特征，包括地理位置、時(shí)間。這些既是bias特征，也能以此構建一些匹配特征。
第三類(lèi)是熱度特征。包括全局熱度、分類(lèi)熱度，主題熱度，以及關(guān)鍵詞熱度等。內容熱度信息在大的推薦系統特別在用戶(hù)冷啟動(dòng)的時(shí)候非常有效。
第四類(lèi)是協(xié)同特征，它可以在部分程度上幫助解決所謂算法越推越窄的問(wèn)題。協(xié)同特征并非考慮用戶(hù)已有歷史。而是通過(guò)用戶(hù)行為分析不同用戶(hù)間相似性，比如點(diǎn)擊相似、興趣分類(lèi)相似、主題相似、興趣詞相似，甚至向量相似，從而擴展模型的探索能力。
模型的訓練上，頭條系大部分推薦產(chǎn)品采用實(shí)時(shí)訓練。實(shí)時(shí)訓練省資源并且反饋快，這對信息流產(chǎn)品非常重要。用戶(hù)需要行為信息可以被模型快速捕捉并反饋至下一刷的推薦效果。我們線(xiàn)上目前基于storm集群實(shí)時(shí)處理樣本數據，包括點(diǎn)擊、展現、收藏、分享等動(dòng)作類(lèi)型。模型參數服務(wù)器是內部開(kāi)發(fā)的一套高性能的系統，因為頭條數據規模增長(cháng)太快，類(lèi)似的開(kāi)源系統穩定性和性能無(wú)法滿(mǎn)足，而我們自研的系統底層做了很多針對性的優(yōu)化，提供了完善運維工具，更適配現有的業(yè)務(wù)場(chǎng)景。
目前，頭條的推薦算法模型在世界范圍內也是比較大的，包含幾百億原始特征和數十億向量特征。整體的訓練過(guò)程是線(xiàn)上服務(wù)器記錄實(shí)時(shí)特征，導入到Kafka文件隊列中，然后進(jìn)一步導入Storm集群消費Kafka數據，客戶(hù)端回傳推薦的label構造訓練樣本，隨后根據最新樣本進(jìn)行在線(xiàn)訓練更新模型參數，最終線(xiàn)上模型得到更新。這個(gè)過(guò)程中主要的延遲在用戶(hù)的動(dòng)作反饋延時(shí)，因為文章推薦后用戶(hù)不一定馬上看，不考慮這部分時(shí)間，整個(gè)系統是幾乎實(shí)時(shí)的。
但因為頭條目前的內容量非常大，加上小視頻內容有千萬(wàn)級別，推薦系統不可能所有內容全部由模型預估。所以需要設計一些召回策略，每次推薦時(shí)從海量?jì)热葜泻Y選出千級別的內容庫。召回策略最重要的要求是性能要極致，一般超時(shí)不能超過(guò)50毫秒。
召回策略種類(lèi)有很多，我們主要用的是倒排的思路。離線(xiàn)維護一個(gè)倒排，這個(gè)倒排的key可以是分類(lèi)，topic，實(shí)體，來(lái)源等，排序考慮熱度、新鮮度、動(dòng)作等。線(xiàn)上召回可以迅速從倒排中根據用戶(hù)興趣標簽對內容做截斷，高效的從很大的內容庫中篩選比較靠譜的一小部分內容。
二、內容分析
內容分析包括文本分析，圖片分析和視頻分析。頭條一開(kāi)始主要做資訊，今天我們主要講一下文本分析。文本分析在推薦系統中一個(gè)很重要的作用是用戶(hù)興趣建模。沒(méi)有內容及文本標簽，無(wú)法得到用戶(hù)興趣標簽。舉個(gè)例子，只有知道文章標簽是互聯(lián)網(wǎng)，用戶(hù)看了互聯(lián)網(wǎng)標簽的文章，才能知道用戶(hù)有互聯(lián)網(wǎng)標簽，其他關(guān)鍵詞也一樣。
另一方面，文本內容的標簽可以直接幫助推薦特征，比如魅族的內容可以推薦給關(guān)注魅族的用戶(hù)，這是用戶(hù)標簽的匹配。如果某段時(shí)間推薦主頻道效果不理想，出現推薦窄化，用戶(hù)會(huì )發(fā)現到具體的頻道推薦（如科技、體育、娛樂(lè )、軍事等）中閱讀后，再回主feed,推薦效果會(huì )更好。因為整個(gè)模型是打通的，子頻道探索空間較小，更容易滿(mǎn)足用戶(hù)需求。只通過(guò)單一信道反饋提高推薦準確率難度會(huì )比較大，子頻道做的好很重要。而這也需要好的內容分析。
上圖是今日頭條的一個(gè)實(shí)際文本case?？梢钥吹?，這篇文章有分類(lèi)、關(guān)鍵詞、topic、實(shí)體詞等文本特征。當然不是沒(méi)有文本特征，推薦系統就不能工作，推薦系統最早期應用在A(yíng)mazon,甚至沃爾瑪時(shí)代就有，包括Netfilx做視頻推薦也沒(méi)有文本特征直接協(xié)同過(guò)濾推薦。但對資訊類(lèi)產(chǎn)品而言，大部分是消費當天內容，沒(méi)有文本特征新內容冷啟動(dòng)非常困難，協(xié)同類(lèi)特征無(wú)法解決文章冷啟動(dòng)問(wèn)題。
今日頭條推薦系統主要抽取的文本特征包括以下幾類(lèi)。首先是語(yǔ)義標簽類(lèi)特征，顯式為文章打上語(yǔ)義標簽。這部分標簽是由人定義的特征，每個(gè)標簽有明確的意義，標簽體系是預定義的。此外還有隱式語(yǔ)義特征，主要是topic特征和關(guān)鍵詞特征，其中topic特征是對于詞概率分布的描述，無(wú)明確意義；而關(guān)鍵詞特征會(huì )基于一些統一特征描述，無(wú)明確集合。
另外文本相似度特征也非常重要。在頭條，曾經(jīng)用戶(hù)反饋最大的問(wèn)題之一就是為什么總推薦重復的內容。這個(gè)問(wèn)題的難點(diǎn)在于，每個(gè)人對重復的定義不一樣。舉個(gè)例子，有人覺(jué)得這篇講皇馬和巴薩的文章，昨天已經(jīng)看過(guò)類(lèi)似內容，今天還說(shuō)這兩個(gè)隊那就是重復。但對于一個(gè)重度球迷而言，尤其是巴薩的球迷，恨不得所有報道都看一遍。解決這一問(wèn)題需要根據判斷相似文章的主題、行文、主體等內容，根據這些特征做線(xiàn)上策略。
同樣，還有時(shí)空特征，分析內容的發(fā)生地點(diǎn)以及時(shí)效性。比如武漢限行的事情推給北京用戶(hù)可能就沒(méi)有意義。最后還要考慮質(zhì)量相關(guān)特征，判斷內容是否低俗，色情，是否是軟文，雞湯？
上圖是頭條語(yǔ)義標簽的特征和使用場(chǎng)景。他們之間層級不同，要求不同。
分類(lèi)的目標是覆蓋全面，希望每篇內容每段視頻都有分類(lèi)；而實(shí)體體系要求精準，相同名字或內容要能明確區分究竟指代哪一個(gè)人或物，但不用覆蓋很全。概念體系則負責解決比較精確又屬于抽象概念的語(yǔ)義。這是我們最初的分類(lèi)，實(shí)踐中發(fā)現分類(lèi)和概念在技術(shù)上能互用，后來(lái)統一用了一套技術(shù)架構。
目前，隱式語(yǔ)義特征已經(jīng)可以很好的幫助推薦，而語(yǔ)義標簽需要持續標注，新名詞新概念不斷出現，標注也要不斷迭代。其做好的難度和資源投入要遠大于隱式語(yǔ)義特征，那為什么還需要語(yǔ)義標簽？有一些產(chǎn)品上的需要，比如頻道需要有明確定義的分類(lèi)內容和容易理解的文本標簽體系。語(yǔ)義標簽的效果是檢查一個(gè)公司NLP技術(shù)水平的試金石。
今日頭條推薦系統的線(xiàn)上分類(lèi)采用典型的層次化文本分類(lèi)算法。最上面Root，下面第一層的分類(lèi)是像科技、體育、財經(jīng)、娛樂(lè )，體育這樣的大類(lèi)，再下面細分足球、籃球、乒乓球、網(wǎng)球、田徑、游泳...，足球再細分國際足球、中國足球，中國足球又細分中甲、中超、國家隊...，相比單獨的分類(lèi)器，利用層次化文本分類(lèi)算法能更好地解決數據傾斜的問(wèn)題。有一些例外是，如果要提高召回，可以看到我們連接了一些飛線(xiàn)。這套架構通用，但根據不同的問(wèn)題難度，每個(gè)元分類(lèi)器可以異構，像有些分類(lèi)SVM效果很好，有些要結合CNN，有些要結合RNN再處理一下。
上圖是一個(gè)實(shí)體詞識別算法的case?；诜衷~結果和詞性標注選取候選，期間可能需要根據知識庫做一些拼接，有些實(shí)體是幾個(gè)詞的組合，要確定哪幾個(gè)詞結合在一起能映射實(shí)體的描述。如果結果映射多個(gè)實(shí)體還要通過(guò)詞向量、topic分布甚至詞頻本身等去歧，最后計算一個(gè)相關(guān)性模型。
三、用戶(hù)標簽
內容分析和用戶(hù)標簽是推薦系統的兩大基石。內容分析涉及到機器學(xué)習的內容多一些，相比而言，用戶(hù)標簽工程挑戰更大。
今日頭條常用的用戶(hù)標簽包括用戶(hù)感興趣的類(lèi)別和主題、關(guān)鍵詞、來(lái)源、基于興趣的用戶(hù)聚類(lèi)以及各種垂直興趣特征（車(chē)型，體育球隊，股票等）。還有性別、年齡、地點(diǎn)等信息。性別信息通過(guò)用戶(hù)第三方社交賬號登錄得到。年齡信息通常由模型預測，通過(guò)機型、閱讀時(shí)間分布等預估。常駐地點(diǎn)來(lái)自用戶(hù)授權訪(fǎng)問(wèn)位置信息，在位置信息的基礎上通過(guò)傳統聚類(lèi)的方法拿到常駐點(diǎn)。常駐點(diǎn)結合其他信息，可以推測用戶(hù)的工作地點(diǎn)、出差地點(diǎn)、旅游地點(diǎn)。這些用戶(hù)標簽非常有助于推薦。
當然最簡(jiǎn)單的用戶(hù)標簽是瀏覽過(guò)的內容標簽。但這里涉及到一些數據處理策略。主要包括：一、過(guò)濾噪聲。通過(guò)停留時(shí)間短的點(diǎn)擊，過(guò)濾標題黨。二、熱點(diǎn)懲罰。對用戶(hù)在一些熱門(mén)文章（如前段時(shí)間PG One的新聞）上的動(dòng)作做降權處理。理論上，傳播范圍較大的內容，置信度會(huì )下降。三、時(shí)間衰減。用戶(hù)興趣會(huì )發(fā)生偏移，因此策略更偏向新的用戶(hù)行為。因此，隨著(zhù)用戶(hù)動(dòng)作的增加，老的特征權重會(huì )隨時(shí)間衰減，新動(dòng)作貢獻的特征權重會(huì )更大。四、懲罰展現。如果一篇推薦給用戶(hù)的文章沒(méi)有被點(diǎn)擊，相關(guān)特征（類(lèi)別，關(guān)鍵詞，來(lái)源）權重會(huì )被懲罰。當然同時(shí)，也要考慮全局背景，是不是相關(guān)內容推送比較多，以及相關(guān)的關(guān)閉和dislike信號等。
用戶(hù)標簽挖掘總體比較簡(jiǎn)單，主要還是剛剛提到的工程挑戰。頭條用戶(hù)標簽第一版是批量計算框架，流程比較簡(jiǎn)單，每天抽取昨天的日活用戶(hù)過(guò)去兩個(gè)月的動(dòng)作數據，在Hadoop集群上批量計算結果。
但問(wèn)題在于，隨著(zhù)用戶(hù)高速增長(cháng)，興趣模型種類(lèi)和其他批量處理任務(wù)都在增加，涉及到的計算量太大。2014年，批量處理任務(wù)幾百萬(wàn)用戶(hù)標簽更新的Hadoop任務(wù)，當天完成已經(jīng)開(kāi)始勉強。集群計算資源緊張很容易影響其它工作，集中寫(xiě)入分布式存儲系統的壓力也開(kāi)始增大，并且用戶(hù)興趣標簽更新延遲越來(lái)越高。
面對這些挑戰。2014年底今日頭條上線(xiàn)了用戶(hù)標簽Storm集群流式計算系統。改成流式之后，只要有用戶(hù)動(dòng)作更新就更新標簽，CPU代價(jià)比較小，可以節省80%的CPU時(shí)間，大大降低了計算資源開(kāi)銷(xiāo)。同時(shí)，只需幾十臺機器就可以支撐每天數千萬(wàn)用戶(hù)的興趣模型更新，并且特征更新速度非?？?，基本可以做到準實(shí)時(shí)。這套系統從上線(xiàn)一直使用至今。
當然，我們也發(fā)現并非所有用戶(hù)標簽都需要流式系統。像用戶(hù)的性別、年齡、常駐地點(diǎn)這些信息，不需要實(shí)時(shí)重復計算，就仍然保留daily更新。
四、評估分析
上面介紹了推薦系統的整體架構，那么如何評估推薦效果好不好？
有一句我認為非常有智慧的話(huà)，“一個(gè)事情沒(méi)法評估就沒(méi)法優(yōu)化”。對推薦系統也是一樣。
事實(shí)上，很多因素都會(huì )影響推薦效果。比如侯選集合變化，召回模塊的改進(jìn)或增加，推薦特征的增加，模型架構的改進(jìn)在，算法參數的優(yōu)化等等，不一一舉例。評估的意義就在于，很多優(yōu)化最終可能是負向效果，并不是優(yōu)化上線(xiàn)后效果就會(huì )改進(jìn)。
全面的評估推薦系統，需要完備的評估體系、強大的實(shí)驗平臺以及易用的經(jīng)驗分析工具。所謂完備的體系就是并非單一指標衡量，不能只看點(diǎn)擊率或者停留時(shí)長(cháng)等，需要綜合評估。過(guò)去幾年我們一直在嘗試，能不能綜合盡可能多的指標合成唯一的評估指標，但仍在探索中。目前，我們上線(xiàn)還是要由各業(yè)務(wù)比較資深的同學(xué)組成評審委員會(huì )深入討論后決定。
很多公司算法做的不好，并非是工程師能力不夠，而是需要一個(gè)強大的實(shí)驗平臺，還有便捷的實(shí)驗分析工具，可以智能分析數據指標的置信度。
一個(gè)良好的評估體系建立需要遵循幾個(gè)原則，首先是兼顧短期指標與長(cháng)期指標。我在之前公司負責電商方向的時(shí)候觀(guān)察到，很多策略調整短期內用戶(hù)覺(jué)得新鮮，但是長(cháng)期看其實(shí)沒(méi)有任何助益。
其次，要兼顧用戶(hù)指標和生態(tài)指標。今日頭條作為內容分創(chuàng )作平臺，既要為內容創(chuàng )作者提供價(jià)值，讓他更有尊嚴的創(chuàng )作，也有義務(wù)滿(mǎn)足用戶(hù)，這兩者要平衡。還有廣告主利益也要考慮，這是多方博弈和平衡的過(guò)程。
另外，要注意協(xié)同效應的影響。實(shí)驗中嚴格的流量隔離很難做到，要注意外部效應。
強大的實(shí)驗平臺非常直接的優(yōu)點(diǎn)是，當同時(shí)在線(xiàn)的實(shí)驗比較多時(shí)，可以由平臺自動(dòng)分配流量，無(wú)需人工溝通，并且實(shí)驗結束流量立即回收，提高管理效率。這能幫助公司降低分析成本，加快算法迭代效應，使整個(gè)系統的算法優(yōu)化工作能夠快速往前推進(jìn)。
這是頭條A/B Test實(shí)驗系統的基本原理。首先我們會(huì )做在離線(xiàn)狀態(tài)下做好用戶(hù)分桶，然后線(xiàn)上分配實(shí)驗流量，將桶里用戶(hù)打上標簽，分給實(shí)驗組。舉個(gè)例子，開(kāi)一個(gè)10%流量的實(shí)驗，兩個(gè)實(shí)驗組各5%，一個(gè)5%是基線(xiàn)，策略和線(xiàn)上大盤(pán)一樣，另外一個(gè)是新的策略。
實(shí)驗過(guò)程中用戶(hù)動(dòng)作會(huì )被搜集，基本上是準實(shí)時(shí)，每小時(shí)都可以看到。但因為小時(shí)數據有波動(dòng)，通常是以天為時(shí)間節點(diǎn)來(lái)看。動(dòng)作搜集后會(huì )有日志處理、分布式統計、寫(xiě)入數據庫，非常便捷。
在這個(gè)系統下工程師只需要設置流量需求、實(shí)驗時(shí)間、定義特殊過(guò)濾條件，自定義實(shí)驗組ID。系統可以自動(dòng)生成：實(shí)驗數據對比、實(shí)驗數據置信度、實(shí)驗結論總結以及實(shí)驗優(yōu)化建議。
當然，只有實(shí)驗平臺是遠遠不夠的。線(xiàn)上實(shí)驗平臺只能通過(guò)數據指標變化推測用戶(hù)體驗的變化，但數據指標和用戶(hù)體驗存在差異，很多指標不能完全量化。很多改進(jìn)仍然要通過(guò)人工分析，重大改進(jìn)需要人工評估二次確認。
五、內容安全
最后要介紹今日頭條在內容安全上的一些舉措。頭條現在已經(jīng)是國內最大的內容創(chuàng )作與分發(fā)憑條，必須越來(lái)越重視社會(huì )責任和行業(yè)領(lǐng)導者的責任。如果1%的推薦內容出現問(wèn)題，就會(huì )產(chǎn)生較大的影響。
因此頭條從創(chuàng )立伊始就把內容安全放在公司最高優(yōu)先級隊列。成立之初，已經(jīng)專(zhuān)門(mén)設有審核團隊負責內容安全。當時(shí)研發(fā)所有客戶(hù)端、后端、算法的同學(xué)一共才不到40人，頭條非常重視內容審核。
現在，今日頭條的內容主要來(lái)源于兩部分，一是具有成熟內容生產(chǎn)能力的PGC平臺
一是UGC用戶(hù)內容，如問(wèn)答、用戶(hù)評論、微頭條。這兩部分內容需要通過(guò)統一的審核機制。如果是數量相對少的PGC內容，會(huì )直接進(jìn)行風(fēng)險審核，沒(méi)有問(wèn)題會(huì )大范圍推薦。UGC內容需要經(jīng)過(guò)一個(gè)風(fēng)險模型的過(guò)濾，有問(wèn)題的會(huì )進(jìn)入二次風(fēng)險審核。審核通過(guò)后，內容會(huì )被真正進(jìn)行推薦。這時(shí)如果收到一定量以上的評論或者舉報負向反饋，還會(huì )再回到復審環(huán)節，有問(wèn)題直接下架。整個(gè)機制相對而言比較健全，作為行業(yè)領(lǐng)先者，在內容安全上，今日頭條一直用最高的標準要求自己。
分享內容識別技術(shù)主要鑒黃模型，謾罵模型以及低俗模型。今日頭條的低俗模型通過(guò)深度學(xué)習算法訓練，樣本庫非常大，圖片、文本同時(shí)分析。這部分模型更注重召回率，準確率甚至可以犧牲一些。謾罵模型的樣本庫同樣超過(guò)百萬(wàn)，召回率高達95%+，準確率80%+。如果用戶(hù)經(jīng)常出言不諱或者不當的評論，我們有一些懲罰機制。
泛低質(zhì)識別涉及的情況非常多，像假新聞、黑稿、題文不符、標題黨、內容質(zhì)量低等等，這部分內容由機器理解是非常難的，需要大量反饋信息，包括其他樣本信息比對。目前低質(zhì)模型的準確率和召回率都不是特別高，還需要結合人工復審，將閾值提高。目前最終的召回已達到95%，這部分其實(shí)還有非常多的工作可以做。頭條人工智能實(shí)驗室李航老師目前也在和密歇根大學(xué)共建科研項目，設立謠言識別平臺。
來(lái)源：36氪
