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Änderungen an der Struktur der Zhihu-Website

伊谢尔伦
伊谢尔伦Original
2017-02-04 16:43:022592Durchsuche

Zhihu ist eine echte Online-Q&A-Community mit einer freundlichen und rationalen Community-Atmosphäre, die Eliten aus allen Lebensbereichen verbindet. Die Benutzer tauschen ihre Fachkenntnisse, Erfahrungen und Erkenntnisse untereinander aus und stellen so kontinuierlich hochwertige Informationen für das chinesische Internet bereit.

Vielleicht wissen viele Menschen nicht, dass Zhihu nach Baidu Tieba und Douban die größte UGC-Community (User Generated Content) im chinesischen Internet ist. In den drei Jahren, seit Zhihu sein Unternehmen gegründet hat, hat das Unternehmen bei Null angefangen und verfügt mittlerweile über mehr als 100 Server. Derzeit hat Zhihu mehr als 11 Millionen registrierte Benutzer und mehr als 80 Millionen Menschen nutzen es jeden Monat. Die Website hat jeden Monat mehr als 220 Millionen PVs und fast 2.500 dynamische Anfragen.

Auf der ArchSummit Beijing 2014-Konferenz präsentierte Zhihu-Mitbegründer und CTO Li Shenshen den ersten umfassenden Technologieaustausch von Zhihu seit mehr als drei Jahren seit seiner Gründung.

Auswahl der ersten Architektur

Als wir im Oktober 2010 tatsächlich mit der Arbeit am Zhihu-Produkt begannen, gab es zunächst nur zwei Ingenieure, darunter Li Shenshen, als es im Dezember 2010 auf den Markt kam;

Die Hauptentwicklungssprache von Zhihu ist Python. Da Python einfach und leistungsstark ist, können Sie schnell loslegen, haben eine hohe Entwicklungseffizienz und die Community ist aktiv, sodass es auch den Teammitgliedern gefällt.

Zhihu verwendet das Tornado-Framework. Da es Asynchronität unterstützt, eignet es sich sehr gut für Echtzeit-Comet-Anwendungen, ist einfach und leichtgewichtig und weist geringe Lernkosten auf. Darüber hinaus verfügt es über ausgereifte Fälle von FriendFeed und Community-Unterstützung von Facebook. Ein Merkmal der Produkte von Zhihu besteht darin, dass eine lange Verbindung mit dem Browser hergestellt werden soll, um Push-Feeds und Benachrichtigungen in Echtzeit zu ermöglichen. Daher ist Tornado besser geeignet.

Anfangs konzentrierte sich die Energie des gesamten Teams auf die Entwicklung von Produktfunktionen. In anderen Aspekten nutzten sie grundsätzlich die einfachste Methode, um Zeit und Geld zu sparen. Dies verursachte natürlich auch einige Probleme.

Die ursprüngliche Idee war, Cloud-Hosting zu nutzen, um Kosten zu sparen. Zhihus erster Server war ein Linode-Host mit 512 MB Speicher. Nach dem Start der Website übertraf die Popularität des internen Tests jedoch die Erwartungen und viele Benutzer berichteten, dass die Website sehr langsam sei. Die Verzögerungen im grenzüberschreitenden Netz sind größer als erwartet, insbesondere weil das inländische Netz unausgeglichen ist und die Zugangsbedingungen der Nutzer im ganzen Land nicht gleich sind. Aufgrund dieses Problems und der damaligen Notwendigkeit, Domänennamen zu registrieren, kehrte Zhihu zum alten Weg zurück, Maschinen zu kaufen und Computerräume zu finden.

Nachdem ich die Maschine gekauft und einen Computerraum gefunden hatte, traten neue Probleme auf und der Dienst fiel oft aus. Damals hatte die Maschine des Dienstleisters ständig Speicherprobleme und wurde auf Schritt und Tritt neu gestartet. Schließlich stürzte die Maschine irgendwann ab und konnte nicht wiederhergestellt werden. Zu diesem Zeitpunkt stellte Zhihu eine hohe Verfügbarkeit für das Web und die Datenbank her. Unternehmertum ist eine solche Situation, man weiß nie, mit welchen Problemen man morgen früh aufwachen wird.

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Dies ist das Architekturdiagramm zu diesem Zeitpunkt, wobei sowohl das Web als auch die Datenbank Master-Slave sind. Der damalige Bilddienst wurde auf Youpaiyun gehostet. Zusätzlich zur Master-Slave-Funktion wird für eine bessere Leistung auch eine Lese- und Schreibtrennung vorgenommen. Um das Synchronisierungsproblem zu lösen, wurde ein Server zur Ausführung von Offline-Skripten hinzugefügt, um Antwortverzögerungen bei Online-Diensten zu vermeiden. Um die Durchsatzverzögerung des Intranets zu verbessern, wurden außerdem Geräte ausgetauscht, wodurch sich der Durchsatz des gesamten Intranets um das Zwanzigfache erhöhte.

Im ersten Halbjahr 2011 war Zhihu bereits stark von Redis abhängig. Zusätzlich zur anfänglichen Verwendung von Warteschlangen und Suchvorgängen wurde später auch die Speicherung auf einer Maschine zu einem Engpass, sodass Sharding eingeführt und Konsistenz implementiert wurde.

Das Zhihu-Team ist ein Team, das an Tools glaubt und davon überzeugt ist, dass Tools die Effizienz verbessern können. Werkzeuge sind eigentlich ein Prozess. Es gibt kein sogenanntes bestes Werkzeug, sondern nur das am besten geeignete Werkzeug. Und es verändert sich während des gesamten Prozesses ständig, da sich der gesamte Zustand und die Umgebung ändern. Zu den von Zhihu entwickelten oder verwendeten Tools gehören Profiling (Tracking-Anfragen, Analyse und Optimierung auf Funktionsebene), Werkzeug (ein Tool zum bequemen Debuggen), Puppet (Konfigurationsverwaltung) und Shipit (Online- oder Rollback-Funktion mit einem Klick) usw.

Protokollierungssystem

Zhihu war ursprünglich ein System, das nur auf Einladung möglich war. In der zweiten Hälfte des Jahres 2011 startete Zhihu einen Registrierungsantrag. Benutzer, die keinen Einladungscode haben, können sich auch für die Zhihu-Registrierung bewerben, indem sie einige Informationen eingeben. Die Anzahl der Benutzer hat derzeit ein neues Niveau erreicht. Es gibt einige Konten, die Werbung veröffentlichen, und Werbung muss entfernt werden. Die Notwendigkeit eines Protokollierungssystems steht auf der Tagesordnung.

Dieses Protokollsystem muss verteilte Sammlung, zentrale Speicherung, Echtzeit, Abonnierbarkeit und Einfachheit unterstützen. Zu dieser Zeit habe ich einige Open-Source-Systeme untersucht. Scribe war beispielsweise im Allgemeinen gut, unterstützte jedoch keine Abonnements. Kafka wurde in Scala entwickelt, aber das Team hat in Scala weniger Ähnlichkeit und ist schwerer. Deshalb entschied sich das Entwicklungsteam, selbst ein Protokollierungssystem zu entwickeln – Kids (Kids Is Data Stream). Wie der Name schon sagt, dient Kids dazu, verschiedene Datenströme zu aggregieren.

Kids greift auf die Ideen von Scribe zurück. Kdis kann auf jedem Server als Agent oder Server konfiguriert werden. Der Agent nimmt Nachrichten direkt von der Anwendung entgegen. Nach dem Sammeln der Nachrichten kann er den nächsten Agenten oder direkt den zentralen Server anrufen. Beim Abonnieren von Protokollen können diese vom Server oder von einigen Agenten im zentralen Knoten abgerufen werden.

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Die spezifischen Details sind wie folgt:

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Zhihu hat auch ein auf Kids basierendes Web-Gadget (Kids Explorer) entwickelt, das die Echtzeitanzeige von Online-Protokollen unterstützt. Es ist mittlerweile das wichtigste Tool zum Debuggen von Online-Problemen.

Kids wurde als Open-Source-Lösung auf Github bereitgestellt.

Ereignisgesteuerte Architektur

Es gibt ein Merkmal des Zhihu-Produkts: Frühestens nach dem Hinzufügen einer Antwort handelt es sich bei den nachfolgenden Vorgängen tatsächlich um Aktualisierungsbenachrichtigungen und -aktualisierungen. Mit der Erweiterung der gesamten Funktion gibt es jedoch mehr Vorgänge wie das Aktualisieren des Index, die Aktualisierungsanzahl, die Inhaltsüberprüfung usw., und die nachfolgenden Vorgänge sind vielfältiger. Wenn wir dem traditionellen Ansatz folgen, wird die Wartungslogik immer umfangreicher und die Wartbarkeit wird sehr schlecht sein. Dieses Szenario eignet sich sehr gut für den ereignisgesteuerten Ansatz, daher hat das Entwicklungsteam die gesamte Architektur angepasst und eine ereignisgesteuerte Architektur erstellt.

Das erste, was zu diesem Zeitpunkt benötigt wird, ist eine Nachrichtenwarteschlange, die in der Lage sein sollte, eine Vielzahl von Ereignissen abzurufen und hohe Anforderungen an die Konsistenz stellt. Als Reaktion auf diese Nachfrage entwickelte Zhihu ein kleines Tool namens Sink. Nachdem es die Nachricht erhalten hat, speichert und speichert es sie zunächst lokal und verteilt sie dann. Wenn die Maschine hängen bleibt, kann sie beim Neustart vollständig wiederhergestellt werden, um sicherzustellen, dass keine Nachrichten verloren gehen. Anschließend wird die Nachricht über das Miller-Entwicklungsframework in die Aufgabenwarteschlange gestellt. Sink ähnelt eher einem Abonnementdienst für serielle Nachrichten, aber Aufgaben müssen parallel verarbeitet werden, sodass Beanstalkd praktisch ist und die Aufgaben während des gesamten Zyklus verwaltet. Die Architektur ist wie folgt:

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Wenn ein Benutzer jetzt beispielsweise eine Frage beantwortet, schreibt das System die Frage zunächst in MySQL, stopft die Nachricht in Sink und sendet die Frage dann an den Benutzer zurück. Sink sendet Aufgaben über Miller an Beanstalkd, und Worker kann die Aufgaben finden und selbst verarbeiten.

Als es zum ersten Mal online ging, gab es 10 Nachrichten pro Sekunde und dann wurden 70 Aufgaben generiert. Mittlerweile werden 100 Ereignisse pro Sekunde und 1.500 Aufgaben generiert, die von der aktuellen ereignisgesteuerten Architektur unterstützt werden.

Optimierung der Seitendarstellung

Zhihu hatte im Jahr 2013 jeden Tag Millionen von PVs. Das Rendern von Seiten ist tatsächlich rechenintensiv. Da Daten abgerufen werden müssen, ist es außerdem auch IO-intensiv. Zu diesem Zeitpunkt hat das Entwicklungsteam die Seite in Komponenten zerlegt und den Datenerfassungsmechanismus aktualisiert. Zhihu erhält Daten hierarchisch von oben nach unten entsprechend der Struktur des gesamten Seitenkomponentenbaums. Wenn die Daten der oberen Ebene abgerufen wurden, ist es nicht erforderlich, zu den Daten der unteren Ebene zu gelangen. Es gibt grundsätzlich mehrere Datenerfassungen für mehrere Ebenen .

Durch die Kombination dieser Idee erstellte Zhihu ein Template-Rendering-Entwicklungsframework – ZhihuNode.

Nach einer Reihe von Verbesserungen wurde die Leistung der Seite erheblich verbessert. Die Frageseite wurde von 500 ms auf 150 ms und die Feedseite von 1 s auf 600 ms verkürzt.

Serviceorientierte Architektur (SOA)

Da die Funktionen von Zhihu immer komplexer werden, wird das gesamte System immer größer. Wie implementiert Zhihu Servitization?

Zunächst wird ein grundlegendes RPC-Framework benötigt. Auch das RPC-Framework hat mehrere Evolutionsstufen durchlaufen.

Die erste Version war Wish, ein Modell, das die Serialisierung streng definierte. Die Transportschicht verwendet STP, ein sehr einfaches Transportprotokoll, das ich selbst geschrieben habe und auf TCP läuft. Am Anfang war es ziemlich gut, weil ich am Anfang nur ein oder zwei Gottesdienste geschrieben habe. Mit zunehmender Anzahl von Diensten treten jedoch einige Probleme auf. Erstens generiert ProtocolBuffer einige Beschreibungscodes, die sehr lang sind und hässlich aussehen, wenn sie in der gesamten Bibliothek platziert werden. Auch die strenge Definition macht die Verwendung unpraktisch. Zu diesem Zeitpunkt entwickelte ein Ingenieur ein neues RPC-Framework – Snow. Es verwendet einfaches JSON für die Datenserialisierung. Das Problem bei der losen Datendefinition besteht jedoch darin, dass es beispielsweise schwierig ist, zu wissen, welche Dienste verwendet werden, und diese zu benachrichtigen, wenn ein Dienst aktualisiert oder die Datenstruktur neu geschrieben werden muss, und es häufig zu Fehlern kommt. Daher wurde ein drittes RPC-Framework veröffentlicht, das die Eigenschaften der beiden vorherigen Frameworks kombinieren wollte, um Snow erstens einfach zu halten und zweitens ein relativ strenges Serialisierungsprotokoll zu fordern. In dieser Version wird Apache Avro eingeführt. Gleichzeitig wurde ein spezieller Mechanismus hinzugefügt, um die Transportschicht und die Serialisierungsprotokollschicht steckbar zu machen. Es kann entweder JSON oder Avro verwendet werden, und die Transportschicht kann STP oder Binärprotokoll verwenden.

Wenn Sie dann eine Dienstregistrierung und -erkennung einrichten, müssen Sie nur noch den Namen des Dienstes definieren, um herauszufinden, auf welchem ​​Computer sich der Dienst befindet. Gleichzeitig verfügt Zhihu auch über entsprechende Tuning-Tools und hat ein eigenes Tracing-System auf Basis von Zipkin entwickelt.

Entsprechend der Aufrufbeziehung sind die Dienste von Zhihu in drei Schichten unterteilt: Aggregationsschicht, Inhaltsschicht und Basisschicht. Es kann nach Attributen in drei Kategorien unterteilt werden: Datendienste, logische Dienste und Kanaldienste. Bei Datendiensten handelt es sich hauptsächlich um die Speicherung spezieller Datentypen, beispielsweise Bilddienste. Bei Logikdiensten handelt es sich um CPU-intensivere und rechenintensivere Vorgänge, z. B. die Definition und Analyse von Antwortformaten usw. Das Merkmal des Kanaldienstes ist, dass es keine Speicherung gibt, sondern eher eine Weiterleitung, wie z. B. Sink.

Änderungen an der Struktur der Zhihu-Website

Dies ist die Gesamtarchitektur nach der Einführung der Servitization.

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Produkte und Dienstleistungen

Auf der Zhihu-Homepage gibt es ungefähr vier Funktionsbereiche. Auf der linken Seite gibt es „Neueste Nachrichten“, die etwa 70 % der Startseite ausmachen. Hier werden hauptsächlich die neuesten Fragen und Antworten der Personen angezeigt, denen der Benutzer folgt. In diesem Abschnitt können Benutzer nicht nur die neuesten Fragen und Antworten anzeigen, sondern auch

Sie können über Funktionen wie „Einstellungen“, „Ausgaben verfolgen“, „Kommentare hinzufügen“, „Teilen“, „Danke“ und „Sammlung“ an Themen teilnehmen, die Sie interessieren. Über die Funktion „Einstellungen“ können Nutzer beispielsweise Themen blockieren. Unter dem Problem, das für den Benutzer, dem Sie folgen, von Belang ist, können Sie auch auf das Problem aufmerksam machen, Kommentare hinzufügen usw.

Im oberen rechten Bereich der Startseite finden Sie Informationen zum Benutzerverhaltensmanagement auf Zhihu.com. Es gibt „Meine Entwürfe“, „Meine Sammlungen“, „Alle Fragen“, „Fragen, denen ich folge“ und „An mich eingeladene Fragen“. In der Mitte auf der rechten Seite befindet sich die Einladungsfunktion außerhalb des Netzwerks – „Freunde einladen, sich Zhihu anzuschließen“. In diesem Abschnitt können Benutzer ihre Freunde per E-Mail und Sina Weibo einladen, der Zhihu-Community beizutreten. Im mittleren und unteren Teil der rechten Seite befinden sich Themen, die den Benutzern Sorgen bereiten oder an denen sie interessiert sind, oder Abschnitte, die den Benutzern empfohlen werden. In Bezug auf Themen- und Benutzerempfehlungen können Zhihu-Betreiber einerseits Informationen zu Themen zusammenfassen, denen Benutzer Aufmerksamkeit schenken, und andererseits Statistiken zu relevanten Verhaltensdaten von Benutzern im Zhihu-Netzwerk aufzeichnen, um ziemlich genaue Ergebnisse zu erzielen Empfehlungen und Zusammenfassung. Besonders hervorzuheben ist dabei, dass Zhihu.com im Bereich „Topic Square“ unten rechts alle Themenklassifizierungs-Tags präsentiert und den Nutzern so neben Suche und Navigation auch eine gute Möglichkeit zur Informationsbeschaffung bietet.

Die Zhihu-Themenseite kann in zwei Abschnitte unterteilt werden, wie in Abbildung 2 dargestellt, einer ist „Themenaktualisierungen“ und der andere ist „Häufig besuchte Themen“. Auf der linken Seite befinden sich Informationen zu „Themenaktualisierungen“, die etwa 70 % der Seite einnehmen. In diesem Abschnitt können Benutzer klicken, um die Fragen (in chronologischer Reihenfolge) zu den Themen anzuzeigen, an denen sie interessiert sind, und sie können die Themen, an denen sie interessiert sind, auch „anpinnen“ und „entfolgen“.

Unten rechts befindet sich der Abschnitt „Häufig gestellte Themen“. Auf dieser Seite können sich Benutzer über die spezifischen Informationen des Themas informieren, das sie interessiert, wie z. B. Unterthemen, Anzahl der Follower und Dynamik.

Die Zhihu-Benachrichtigungsseite kann in vier Layouts unterteilt werden, wie in Abbildung 3 dargestellt. „Alle Benachrichtigungen“ auf der linken Seite sind Informationen zu Fragen, auf die Benutzer achten, und Antworten anderer Benutzer (in chronologischer Reihenfolge dargestellt). Auf der rechten Seite sind die Zusammenfassung der Benutzerverhaltensdaten, „Freunde zu Zhihu einladen“, Themen und Themenempfehlungsabschnitte usw. mit der Startseiteneinleitung identisch, daher werde ich hier nicht auf Details eingehen.

Die persönliche Homepage von Zhihu ist grob in fünf Abschnitte unterteilt: „Persönliche Informationen“, „Persönliche Antworten“, „Persönliche Homepage“, „Benutzerfragen und -antworten durchsuchen“, „Follower und verfolgte Informationen“ und „Folgende Themen“. Die Details sind in Abbildung 4 dargestellt.

Im Abschnitt „Profil“ können Benutzer auf „Details anzeigen“ klicken, um die „persönlichen Erfolge“ des Benutzers (einschließlich der Anzahl von „Likes“, „Danke“, „Sammlungen“ und „Teilungen“), „Berufserfahrung“, „ Wohninformationen“, „Bildungserfahrung“ und „Fähigkeiten“. Wenn Sie ein Zhihu-Benutzer sind, können Sie die oben genannten fünf Informationsaspekte vervollständigen, indem Sie auf „Mein Profil bearbeiten“ klicken.

Unten links befindet sich der Abschnitt „Persönliche Antworten“, der Informationen zu den Antworten der Benutzer auf relevante Fragen enthält (in absteigender Reihenfolge nach der Anzahl der Genehmigungen oder von „aktuell“ nach „vorher“ nach Antwortzeit). Die oben genannten beiden Abschnitte „Persönliche Informationen“ und „Persönliche Antworten“ können 70 % der gesamten Position ausmachen.

Oben rechts befindet sich die Seite „Persönliche Homepage“, die eine Zusammenfassung der neuesten Entwicklungen, Fragen, Antworten, Sammlungen und Protokollinformationen von Zhihu enthält.

In der Mitte rechts befindet sich ein Suchfeld. Über dieses Suchfeld können Benutzer spezifische Benutzerfragen und -antworten abfragen.

Im mittleren und unteren Teil der rechten Seite befinden sich die persönlichen Follower bzw. Follower des Benutzers sowie Informationen zum Thema. Benutzer können auf relevante Symbole klicken, um mit einem Klick eine Verbindung zu bestimmten Abschnitten herzustellen.

Zhihu-Fragenseite – ist die wichtigste Seite von Zhihu. Hier können Benutzer spezifische Fragen und Informationen lernen, bearbeiten und beantworten,

Die Seite von Zhihu lässt sich entsprechend ihren Funktionen grob in sechs Teile unterteilen, nämlich „Fragenantworten“, „Folgen-Funktion“, „Einladungsfunktion“, „Links zu verwandten Fragen“, „Teilen-Funktion“ und „Fragenstatus“.

Auf der linken Seite befindet sich der Abschnitt „Fragen und Antworten“, der etwa 70 % dieses Abschnitts ausmacht. In diesem Abschnitt können Benutzer Abstimmungen zu verwandten Themen ändern, kommentieren, melden und verwalten. Benutzer können Fragen, Fragenbezeichnungen und Fragenergänzungen ändern, die sie für unangemessen halten. Gleichzeitig können Nutzer auch kommentieren oder melden, wenn sie etwas Unangemessenes oder Interessantes für sie finden. Was die Beantwortung von Fragen angeht, können Benutzer die Fragen so beantworten, wie es ihnen passt

Zeilensortiervorgang (Zhihu bietet drei Methoden zur Inhaltspräsentation: Sortieren nach Abstimmung, Sortieren nach Zeit und Anzeigen nach Benutzer-Followern).

Darüber hinaus ist es erwähnenswert, dass sich auf der linken Seite jeder Antwort zwei Dreiecke befinden, die Zustimmung und Ablehnung darstellen, eines darüber und eines darunter, wie in Abbildung 6 dargestellt. Benutzer können ihre Antworten auf Fragen basierend auf ihrem eigenen Wissen, Verständnis oder ihren Interessen personalisieren.

Auf der rechten Seite dieses Abschnitts befindet sich von oben nach unten zunächst die Funktion „Folgen“. In diesem Funktionsbereich können Benutzer auf Probleme achten, was ein wenig der Follow-Funktion von Sina Weibo ähnelt. Der Unterschied besteht darin, dass sich Zhihus Follow-Funktion hauptsächlich auf bestimmte Probleme konzentriert, während sich Sina Weibo hauptsächlich auf bestimmte Benutzer konzentriert.

Weiter unten auf der rechten Seite befindet sich der Abschnitt „Andere zur Beantwortung von Fragen einladen“. Dies entspricht den Funktionen, die zuvor in den Abschnitten „Zhihu-Homepage“ und „Zhihu-Benachrichtigung“ eingeführt wurden, und wird hier nicht noch einmal beschrieben.

Weiter unten gibt es verschiedene Fragen zum Problem. Dies ist auch eine Methode, die von den meisten Website-Systemen empfohlen wird. Obwohl diese Empfehlungsmethode technisch und erfahrungsmäßig relativ ausgereift ist, ist die Wirkung nicht unkritisch. In Bezug auf fragebezogene Fragenverknüpfungen zielt Zhihu hauptsächlich auf die Merkmale spezifischer Fragen ab und gibt durch entsprechende Algorithmen maschinelle Empfehlungen ab. Es wird nicht der Effekt einer personalisierten Empfehlung für verschiedene Hobbys der Benutzer erzielt (dies ist auch der zukünftige Entwicklungstrend des Internets). , und E-Commerce-Plattformen schenken dieser Technologie mehr Aufmerksamkeit).

Weiter unten gibt es die Funktion zum Teilen von Fragen. Benutzer können Zhihu-Fragen außerhalb der Website über „Weibo“ und „E-Mail“ und innerhalb der Website über „private Nachrichten vor Ort“ teilen.

Unten rechts befindet sich der Problemstatus. Auf dieser Seite können Benutzer erfahren, wann die letzte Aktivität der Frage stattgefunden hat, wie oft sie aufgerufen wurde, wie viele Follower das entsprechende Thema hat und wie viele Personen der Frage folgen.

Benutzererfahrung

1. Um genau zu sein, ähnelt Zhihu eher einem Forum: Benutzer führen relevante Diskussionen zu einem Thema, das sie interessiert, und Sie können Leuten folgen, die die gleichen Interessen haben wie Sie. Was konzeptionelle Erklärungen angeht, deckt die Online-Enzyklopädie fast alle Ihre Fragen ab, aber die Integration divergenten Denkens ist ein Hauptmerkmal von Zhihu. Zhihu fördert die Diskussion während des Frage-und-Antwort-Prozesses, um die Divergenz der Fragen zu erweitern. Ermutigen Sie zu unspezifischen Antworten und fördern Sie die Wiki-Referenzierbarkeit der Antworten.

2. Es ist exklusiver als das Forum. Jeder registrierte Benutzer auf Zhihu hat einen PR (Personenrang). Jede von Ihnen vorgenommene Aktion wirkt sich direkt auf Ihren persönlichen PR-Wert aus. Bei der Beantwortung werden die Antworten nach der Anzahl der Zustimmungsstimmen sortiert. Bei gleicher Anzahl der Zustimmungsstimmen werden sie nach dem persönlichen PR-Wert sortiert und als ungültig eingestufte Antworten werden ausgeblendet. Dies filtert bis zu einem gewissen Grad einiges an Spam heraus.

3. Zhihu bestand einst auf einem strikten Einladungssystem, erstens um die Authentizität der Quasi-Echtnamen-Identitäten der Benutzer sicherzustellen und zweitens um zu vermeiden, dass zu viel Spam entsteht. Quasi-echte Namen können es Benutzern erleichtern, gezielte Fragen an Personen zu stellen, die Sie interessieren. Dies ist eine sehr interessante Kolumne in Han Hans abgebrochener „Solo Group“, „Jeder fragt jeden“, mit anderen Worten, dies ist die echte -Lebensversion Zhihu. Gleichzeitig hat Zhihus strenges Einladungssystem Zhihu auch eine starke Atmosphäre der Strenge verliehen, die durch Keso repräsentiert wird, der Menschen überzeugen kann, ohne etwas zu sagen.

Seit März 2013 hat Zhihu die Registrierung für die Öffentlichkeit geöffnet.

4. Kreditbasierte SNS-Beziehung. Vielleicht sollte sich das inländische Renren einfach durch die Integration von SNS und Q&A schneller entwickeln können, aber wie oben erwähnt, schließt das strikte Einladungssystem eine beträchtliche Menge ungültiger Informationen aus, wenn Renren auch soziale Q&A einführt Freunde, und diese Freunde können natürlich nicht alle Menschen sein, die sich für Ihre Anliegen interessieren. Dies schließt auch fast die Möglichkeit aus, dass ein großes Internetunternehmen an Fragen und Antworten im Quora-Stil teilnimmt.

Da große Internetunternehmen im Allgemeinen ein breites Publikum haben, basieren Fragen und Antworten im Quora-Stil nicht einfach auf der Beliebtheit, sondern auf dem Wert-zu-Informations-Verhältnis (Wertinformation/Gesamtinformationsmenge), also der Menge der generierten Elite-Informationen .

Allerdings hat Thousand Oaks Jingwei.com auf unauffällige Weise ins Leben gerufen. Als vertikales SNS hat es eine beträchtliche Anzahl professioneller Leute versammelt. Auch wenn Thousand Oaks dies als Treffpunkt nutzt, um Fragen und Antworten im Quora-Stil zu integrieren Potenzial.

5. Im Vergleich zu Quora verwendet Zhihu Blau als Ton. Im Vergleich zu Quora müssen die Funktionen von Zhihu noch verbessert werden, beispielsweise das beste Thema unter einem bestimmten Thema.


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