回形针事务所 005 - 如何设计一个自动进化的知识网络？

嗨，我是吴松磊，这里是回形针事务所。

今天的客户是一个叫「Ta在」的 App，看起来有点像微博，但所有内容都来自系统推荐，你不能关注别人，甚至连私信都不能发。

而在软件的右上角，还有一个叫 CIQ 的数字，被称为系统智商。

这个App 为什么要这设计成这样？系统智商 CIQ 又有什么作用？

为了向我解释这些问题，Ta在的创始人给我发来了一篇他的论文：「基于演化群智的知识网络系统: 模型，算法与应用」。

Ta在希望解决今天常见内容平台的各种问题，比如你在微博关注了一个人就得看这个人发的所有内容，但很多你其实并不感兴趣。而头条这样以推荐算法主导的平台又总是给你推一样的东西，缺乏联想。

Ta在的解决方案是 KNS，Knowledge Network System，知识网络系统。

在这篇论文中，我们可以看到 KNS 系统的 3 个主要变量—— a、f、v。

a 是用户。

f 是文件。你在 APP 里发布的文字、图片、视频都是一个 f。

v 是知识节点，由 f 和 a 构成，你可以理解为 v 是一类有共同特征的用户和文件的集合。

而每一个 a 对于 f 的反馈都会被认为是一次投票，投票会让 a 加入到 v 中，并进一步帮助系统评估文件 f 是否能够加入 v。

在论文里，这套流程被称为 ECI ，Evolutional Collective Intelligence ，进化性集体智慧。

让我们用一个简化的例子来解释一下。

比如我上传了一张周杰伦的图片 f，这张图片会被随机推送给 20 个用户，如果大于 50% 的人对这张图有点赞评论之类的反馈，那么这张 f 和这 10 个投票的 a 就可以成为一个 v 的创始成员。

我们把这个 v 称作 v周。

之后，其他和周杰伦相关的 f ，这 10 个 a 很可能都会投票，让 f 加入到这个 v周中，这样，v 里会聚集越来越多关于周杰伦的内容。

除了周杰伦，其他的歌手也可能加入到 v周中。

比如蔡徐坤的投票用户无法达到创建一个新 v 的标准，但 v周里的 a 又对蔡徐坤很感兴趣，那么关于蔡徐坤的 f 很可能会被加到 v周中，渐渐的，v周就变成了一个华语男歌手的内容节点。

但蔡徐坤加入v周之后，也并不意味所有 v周相关的 a 都会看到蔡徐坤。

相反，在下一轮推送中，只有部分 a 会看到蔡徐坤 f，他们的反馈将决定蔡徐坤 f 能不能在 v周中继续传播。只有高于一定比例的 a 投票，f 才能进入下一轮推送。这样多次筛选后，只有最匹配 v 周里 a 兴趣的 f 才会有最大的传播机会。

随着对蔡徐坤感兴趣的 a 越来越多，蔡徐坤还能升级成为一个新的节点 v蔡，并有一批蔡徐坤相关的 a。之后，关于吴亦凡的 f 上传后经过一轮传播也被加入到了 v蔡中。

此时，我们就可以计算 v周和 v蔡之间的相似性和层级关系。

v周包含周杰伦、林俊杰、蔡徐坤、阿杜，共 4 个 f，我们定义为集合 fv周，v蔡包括蔡徐坤和吴亦凡 2 个 f，定义为 fv蔡。

根据论文里的公式，我们就可以计算 v周和 v蔡之间两条有向边 e周蔡和 e蔡周的权重。

首先两者的交集只有一项——蔡徐坤。fv周和 fv蔡的交集 =1。

但是这个交集在两个节点中所占的比重并不一样。对于总共只有两项 f 的 fv蔡来说， e周蔡=1/fv蔡的总数2，即 e周蔡=0.5。也就是说，v蔡中有 50% 的 f 和 v周重合。同理，e蔡周=1/fv周的总数4 =0.25。

之后，我们就可以计算 v周和 v蔡的相似度为（0.5+0.25）/2=0.375，此外，因为 e周蔡大于 e蔡周，所以在整个知识网络结构中，节点 v周会比 v 蔡处于更上游的位置，有更高的优先级。

但如果越来越多 f 和 a 加入到 v蔡，v蔡也可能演化为上位节点，更好的服务需求发生改变的用户。

另外，a 的兴趣喜好也很可能会变化。

所有，a 在给 f 投票决定 f 的去留时，f 也在对 a 做出反馈。譬如新生的 v蔡里的 f 多为华语小鲜肉歌手。初期由于投票加入 v蔡的某个周杰伦粉丝 a 由于对 v蔡里的多数 f 不感兴趣，互动比例低于一定阈值，则这个 a 和 v蔡也就取消关联了。

这样，用户在 Ta在发布的所有内容都会被归类到各种节点里，并且不断迭代，最终使整个网络收敛成为高效且准确的知识结构。

这样没有顶层设计、没有标签、没有大 V 的去中心化设计让 Ta在有希望成为一个公平的、以观点和内容传播的平台。看起来反社交的设计，其实本意是用精细的兴趣维度重新定义人的关系。

但这样理想化的设计也存在问题，就是需要大量的用户发布内容、并用点赞评论等方式对内容投票，知识网络才能不断迭代。

现在看起来 Ta在的用户量还远远不够，如果你现在登录 Ta在，会发现右上角的系统智商只有 18.8，确实缺人。

如果你认同 Ta在的理念，也希望你也参与到这场实验当中，为社交网络创造一种全新的可能。