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相关内容

  • The Quora Topic Network(上)

    --想知道quora的网络是怎么连接的吗?By Don van der DriftIntroduction主题在Quora的知识生态系统中扮演着几个关键角色。主题形成了Quora的知识语料库的重要组织骨干。这个骨干将只会变得更加重要,因为语料库会继续增长。早期,Quora的硅谷根基允许它迅速成为关于创业和关于创业的问题的一个伟大的平台。A schematicrepresentation of following relationships on Quora.主题数据也可以用来探索Quora在这方面做了什么。这里的关键观察是,用多个主题标记问题提供了关于主题间关系的潜在丰富的元数据。这些主题之间的关系不能仅仅通过查看这一个问题来推导,但我们有动机询问是否他们可以从Quora的整个问题语料库推断。换句话说,通过用主题标记问题,Quora社区是否有机地创建主题层次结构?
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  • Machine learning at Quora(下)

    例如,流行的Quora电子邮件摘要包括已选择并为您推荐的故事集合。 这是一个不同的learning-to-rank模型,针对不同的目标函数进行了优化。这是Quora的一个问题,因为我们要确保来自回答特定问题的用户的所有力量都是共享的,并且集中在正确的地方。 将具有问题并希望将其添加到站点的用户指向预先存在的答案也很重要。在Quora,我们使用ML技术来推断用户专业知识。为了训练这些模型,我们有几个重要的特征。在Quora,我们有几个模型可以检测与内容质量相关的不同问题。 这些分类器的输出在大多数情况下不直接用于对内容做出决定,而是用作将这些问题答案反馈到审核队列中的方式,然后手动审查。Content Creation Prediction记住Quora的一个非常重要的事情是,我们正在优化系统的许多部分,不仅为读者创造引人入胜的体验,而且最大限度地提高质量和所需的内容。
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  • Upvote Dynamics on the Quora Network(上)

    By Shankar IyerIntroduction当一个答案被添加到Quora时,存在着将它分发给跟随作者的人的各种机制。然而,通过用户网络跟踪upvote的传播为我们提供了一个有价值的观点,Quora如何作为一个产品,连接人们想要的知识。换句话说,我们希望知识能够在Quora网络最远的地方为好奇的人们带来价值,并且理想情况下,我们希望这种情况尽可能高效地发生。下面,我们将讨论关于如何在Quora网络中分发和发现答案的几个问题。在实践中,答案如何通过Quora网络传播?它从作者得到有多远,它多快到达那里?这些动态如何依赖于回答者及其上升者的特征?数据团队注意到,在Quora社区中也有这些问题的兴趣(例如,一个upvote是如何在Quora上的主题和关注者之间传播的),所以我们决定探索我们的第二个(和过期的)博客文章。
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  • Machine learning at Quora(详细版上)

    在Quora,我们已经使用机器学习方法一段时间了。我们不断提出新的方法,并对现有方法进行大的改进。我们实际上首先需要确定在Quora中“好”的答案的定义。想出这个定义的一个好方法是看看Quora认为“有用的答案”。您将阅读有关“真实”,“可重用”,“提供解释”或“格式良好”的答案。一个这样非常重要的情况是Quora Feed。 Quora Feed基本上是任何登录用户在登录产品时将看到的主页。另一方面,Quora在用户之间也有明确的连接。 您在“社交网络”上的操作也应影响排名。 最后,Quora的故事有时可能涉及正在进行的趋势事件。正因为如此,在Quora创建这样的个性化排名有着许多不同的特征。
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  • Machine Learning at Quora(简要版)

    自从我一年前加入Quora,我一直在谈论在这里的所有的非常有趣的关于机器学习的挑战。然而,当我上周参加并在MLConf发言时,我很惊讶,许多和我谈过的人仍然没有听说我们在做什么。在Quora我们在关心什么?Quora的使命是“分享和增长世界的知识”。 我们相信,有很多知识仍然在人们的头脑,我们想把它带到互联网中,然后提供一种方式,一种不仅有效率,而且有吸引力的方式。使Quora独特的事情之一是我们关心三个正交维度:相关性,需求和质量。我们关心相关性,因为我们想确保每个人都能获得他们最感兴趣的知识。我们关心需求,因为我们想确保许多人的问题都能得到好答案。数据您可以将Quora视为知识库,有主题的兴趣网络和社交网络之间的混合。这创建了一个非常丰富的数据和数据之间关系的生态系统,我们可以在我们的机器学习方法中使用。 看看下面的图表。
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  • Kaggle 实战:Quora Question Pairs

    作者:郭小发前言这次比赛的题目是 Quora 公司举办的线上实际问题比赛。Quora 给出两个问题,然后参赛者判断这两个问题是否是重复的问题,即判断两个问题的意思是否一致。Quora 公司本身用了一个 Random Forest 模型来判断问题是否重复。这次题目需要用到自然语言处理(natural language processing) NLP 的知识。
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  • The Quora Topic Network(下)

    在将来,当Quora更大时,由于当前缺少的主题(如羚羊解剖)的存在,羚羊主题将获得更高的indegree,但是在适当策划的主题层级中,其indegree将总是保持低于例如动物。This is the first hint of the topic hierarchy that has beenbuilt by the Quora community.上面的图表明,我们可以从我们的主题网络推导出一个层次结构在这样做时,我们将发现更多的层次结构的证据,最终在Quora的顶级活动“中心”的可视化。鉴于Quora多元化进入新的知识领域,对这一骨干网的需求尤其迫切。然而,正如我们已经看到的,一个庞大的,可扩展的主题层次结构自然地从Quora社区的标签中出现,相关和详细的主题信息。
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  • Upvote Dynamics on the Quora Network(下)

    在Quora,随着时间的推移,人们识别回答者谁生产了高品质的内容,并跟随他们。每当这种情况发生时,从读者到作者的网络距离缩短,这是生态系统应该具有的行为标志。这只是Quora生态系统的机体功能的又一个信号。即使在小世界网络中,典型的路径长度随着网络的增长而上升;它只是很慢。这可能有很多原因,从2013年初反馈如何运作到人们加入Quora那段时间的趋势。我们没有深入挖掘这一点,因为2013年的队列在一天后永久超过了2012年,因为2014年的队列表现相当出色。特别是,我们已经了解了答案如何通过Quora用户网络。这部分是由于Quora的整体增长;平均来说,只有就平均而言,有更多的用户途径导致几年前的答案更远离回答者。然而,这也可能部分是由于用于向潜在感兴趣的读者分发内容的机制的持续改进。
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  • 问答百科网站 Quora 的商业模式是什么?

    Quora的商业模式非常出色,旨在长期留在市场中。Quora的唯一动机是为数以百万计的用户提出的问题生成高质量答案的数据库。Quora收入模型Quora是一个简单的问答门户,其中的内容由用户创建并由公司处理。有关Quora的一些事实:每月活跃用户– 1.9亿Quora上的主题数– 400,000来自移动设备的Quora流量百分比-40%提出的问题总数(截至2017年3月)–  13,304,529最初的Quora尽管如此,其估值仍在不断增加,Quora在D轮融资 8500万美元后的估值约为18亿美元。?Quora如何赚钱?就像任何拥有大量用户及其兴趣数据库的门户网站一样,Quora已经开始通过广告赚钱。Quora不想损害公司的使命。它希望用户访问门户网站以获得对他们的问题而不是促销内容的最佳答案。Quora值多少钱?凭借2017年的最新资金,Quora的估值为18亿美元。
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  • Quora Insincere Questions Classification

    比赛介绍Quora平台,简单的来说就是美国版的知乎。最近Quora拿出25,000美元作为奖金,举办了一场Kaggle比赛:Quora Insincere Questions Classification。那么什么是虚假问题呢?
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  • 在 Quora 做机器学习「炼丹」是怎样的体验?

    AI 科技评论按:实际上,号称「美版知乎」的 Quora 也已经大量引入了机器学习技术,而 Quora 的工程师们则喜欢把自己研究机器学习、产出技术方案的过程戏称为「炼丹」,如今他们也想对外分享他们的经验和成果日前,他们发出了该系列博客的第一篇——《使用 Alchemy 做特征工程》(「Feature Engineering at Quora with Alchemy」),作者为 Quora 的两位工程师 Kornél现在,Quora 的重点便是通过问答来实现这些目标:读者在网站上寻找相关的内容,提问者寻找有用的答案,而我们就是从他们的提问中提取出正确问题的答复者。随着 Quora 网站上机器学习工程师数量日益增多,用来支持产品中各类应用程序的独一无二的特征工程框架的数量也在增多。via: https:engineering.quora.comFeature-Engineering-at-Quora-with-Alchemy
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  • 为什么Quora选择Python作为它的开发环境?

    自从Facebook的创始人Adam DAngelo开始效力于这个大量使用了PHP的网站,我就一直在想他要用Python而不是PHP来创造Quora所遇到的技术挑战。Adam DAngelo,Quora创始人:我们非常确定我们不会用PHP。Facebook因为历史遗留原因而使用PHP,并不是因为它是最好的选择。Charlie Cheever,Quora的一个创建者给Adam的答案补充几件事情:Python有一堆相当好的提供了良好的调试器和重载的框架(Django,Pylons和其他一些),这些大部分都被很好的支持并且也变得越来越好这真是太好了,因为Quora中涉及到大量的客户端和服务端之间的不加载页面的交互。Python代码往往可读性很强,因为我们希望能在网站上和一帮人工作,这变得非常重要。英文原文: https:www.quora.comWhy-did-Quora-choose-Python-for-its-development译者: cmsl*声明:推送内容及图片来源于网络,部分内容会有所改动
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  • 2017年,机器学习在Quora的五大应用场景

    作者|Nikhil Dandekar翻译|薛命灯2015 年,Quora 的工程主席 Xavier Amatriain 非常精彩地回答了 Quora 上的一个问题:“Quora 在 2015 年将如何应用机器学习而在今年,Quora 的工程经理 Nikhil Dandekar 在 Quora 上回答了类似的问题:“Quora 在 2017 年将如何应用机器学习”。机器学习在 Quora 的五大应用场景 下面将介绍 Quora 平台各个部分的功能,以及我们是如何在每一个功能上应用机器学习的。1. 查找信息 Quora 通过问答的形式实现知识的分享。相关主题(Related Topics)和趋势主题(Trending Topics)也可以帮助读者更好地浏览 Quora。个性化意味着产品和底层的系统需要与 Quora 的每一个用户相关。
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  • 海外版“知乎”Quora 遭黑客入侵,近一亿用户信息泄露

    12月4日早上,国外知名问答社区 Quora 在其博客上发布安全公告称,某个系统遭遇第三方入侵,近一亿用户重要信息可能已经泄露。?Quora透露,上周五,他们发现某些用户数据遭到第三方攻击,该第三方未经授权访问了Quora的某个系统。在发现问题后立即采取了控制措施,防止事故再发生。同时展开调查,并聘请了数字取证和安全公司的协助。相较于酒店的数据泄露,其实Quora所暴露的这些信息危害性更严重,除了用户的姓名、邮箱、密码等重要信息之外,用户在Quora上的活动,包括提问、回答、点赞等等行为,均可以分析出用户的兴趣、喜好,综合其它甚至还能推测出更多的信息Quora 此次泄露的数据基本可以针对每位用户有一个相对准确的兴趣画像,黑客稍加利用的话,这些信息可能让更多人落入诈骗陷阱。目前,Quora已经陆续通知信息可能受到影响的用户,同时重置所有受影响用户的账户密码,再次登陆则需要重新设定密码。虽然密码是加密的,但Quora建议用户不要在多个服务中使用相同的密码。
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  • 快讯 | 又一数据泄露事件!美Quora网站1亿用户信息被盗

    12月3日,美国知名问答社区 Quora 刚刚发公告称,1亿用户数据因为第三方黑客恶意攻击而遭到泄露,其中包括用户的邮箱、姓名和被加密的密码,以及他们在网站上分享的内容。因为Quora允许用户在Facebook或Google上注册其账户,所以这些信息也并不安全。已经有媒体向这家公司进行了询问,但尚未得到回复。Quora在密码加密方面确实下了一番功夫,黑客也只能通过“蛮力”猜测才能计算出密码,黑客破解所花费的时间,完全取决于哈希函数的复杂性。虽然,Quora用户相关的财务信息并没有泄露。相关报道:https:gizmodo.comthe-hack-of-100-million-quora-users-could-be-even-bigge-1830846665【今日机器学习概念】 Have
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  • 中国互联网进入大航海时代,知乎也要出国怼Quora了?

    至少我认为会有这些挑战:1、与昔日老师Quora的正面交手美国版知乎Quora上有一个问题很有意思“为什么Quora上全是关于中国和中国人的问题啊?”,现在,中国版Quora知乎也要进入美国市场了。周源在多次采访中坦陈,Quora是知乎的老师,知乎学习并参考了Quora的信息逻辑。Quora成立时间更早、全球化程度更高。2016年,Quora每月已有1亿访问量,其中一半来自美国,还有15%来自印度。不过,这不是Quora会赢得问答之战的理由,毕竟之前知乎和它在平行世界,并未正面交手。融资层面知乎比Quora步伐更快,今年1月知乎完成1亿美元D轮融资估值10亿美元,而Quora 最近一轮融资在2014年,8000万美元融资估值9亿美元。如果不考虑这两年的增量,知乎体量已超过了Quora。?而从基础指标来看,Quora一年前宣布,它的MAU突破1亿,但是知乎MAU已经超过2亿(DAU 1600万)。
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  • LeCun Quora 问答读后:深度学习走向何方

    【新智元导读】前天深度学习代表人物Yann LeCun在Quora答题,新智元第一时间跟进,LeCun表示他最看好深度学习的对抗式网络,引发从业者王天树回忆起当年他做合成时的疑惑。从昨天开始,深度学习的元老之一Yann LeCun,乐总在quora上hold了一个session。
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  • Quora 精选:现代深度学习方法中,数据重要还是算法重要?

    对于这个问题的理解,能够反映出对理论和实际应用问题把握的深刻,新智元摘选 Quora 精彩问答供你参考。Xavier Amatriain(Quora 工程副总裁)对这个问题,我希望你期待的不是一个简单的是或者否的答案。Max Loh(UC Berkeley EECS,Quora Published Writer)如果你是指短期的考虑,那么数据比算法更重要。许多机器学习研究者将数据比喻为机器学习的“火箭燃料”。Roman Trusov(Facebook AI 研究实习生,Quora Top Writer)Neal Stephenson 曾在 Cryptonomicon 中给出了数据和算法之间的关系的最好描述:编译来源:https:www.quora.comIn-AI-is-data-more-important-than-algorithms
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  • Quora Question Pairs 竞赛冠军经验分享:采用 4 层堆叠,经典模型比较给力

    AI 研习社按:今天要介绍的比赛是 Quora Question Pairs,该比赛的目的是将具有相同意图的问题正确配对。Quora 是一个获取和分享知识的问答平台,它能够促进人们互相学习,以更好地认识这个世界。每个月有超过 1 亿的人访问 Quora,所以有许多人可能提出相似的问题。为了更好地发掘那些具有相似意图的问题,以帮助用户更快地找到问题的高质量答案,提高用户使用体验,Quora 在 Kaggle 上举办了本次竞赛: Quora Question Pairs。
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  • 【榜单】10位值得关注的机器学习Quora大咖问答录

    【新智元导读】这篇文章基于Quora的“机器学习板块被阅读最多的作者”,列举了过去30天里回答被阅读最多的10位作者,数据统计至2017年6月25日。Xavier Amatriain,曾经是ML研究员,现在在Quora主管Engineering- 97,947阅读,85回答 回答摘选:什么是训练机器学习模型的最佳实践?特别致敬研究基础科学人——数学,物理,化学,生物学,艺术,人文,心理学,社会学……原文:http:www.kdnuggets.com201706top-quora-machine-learning-writers.html
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