今日头条用算法打击标题党，今日头条是一款新闻软件，下载使用今日头条的用户可以根据自己的实际需要查看全国以及本地的新闻信息，了解发生的大小事，掌握信息的一手资料。那么今日头条是怎么用算法来打击标题党的呢？就让西西小编为您解答吧！
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今日头条并不是传统意义上的媒体，而是一家有媒体属性的科技公司，一个内容创作与分发的平台，其愿景是“成为最懂你的信息平台，连接人与信息，促进创作与交流”。
调配分发资源，打击标题乱象
今日头条虽然提供资讯信息，但是其内部并没有编辑与记者，平台上90%的内容来源于头条号，截至2017年3月底，已有超过60万个人或组织开设头条号。这就决定了今日头条在打击“标题党”方面，要做的更多的是从生产层面和分发层面来进行控制。
具体来说，今日头条所做的事情就是在分发的过程中，减少给“标题党”的分发资源，而提升那些优秀内容得到分发资源的机率。这是提高效率的一种做法，也促使今日头条能更好地打击“标题党”，贯彻主流价值观，服务好用户。
基于文本挖掘的机器“把关人”
很多“标题党”常用的内容元素其实都是可以在文本层面进行总结的，交由机器处理的效率会更高。“正则表达式”就是定义一系列与“标题党”相关的词汇来维护一些规则，进而使用这些规则来检测每一篇文章。今日头条实际有数百人的审核队伍，建立起了一套比较完善的规则，并利用机器算法对每天几十万篇的新进文章进行筛选。由此，得到这些文章评级的高低，并对文章的标题和内容进行判断。
今日头条建立了检测“标题党”的规则模型，警示头条号作者的“标题党”行为。当头条号作者预发布文章的时候，如果标题中出现了“惊呆”“震惊”等内容，会收到一个飘黄的窗口，提示其内容涉及标题夸张，建议修改，如果作者继续强行发布的话将会被限制推荐量。
Facebook在面对“标题党”和假新闻时，依赖于用户举报。今日头条建立“标题党”的模型数据与国际上通行的做法类似，让用户对文章进行评论以及点击“不喜欢”按钮来表达个体意见，通过一些按钮来收集用户行为，再对文章的标题和内容质量进行判断，从而把内容质量不高或是存在“标题党”行为的推送限制在很小的范围内。
另外，机器也会自动形成对“标题党”文本的识别，给不同的特征以不同权重的得分。在运行的过程中，今日头条会将标题里面单个的词进行拆分，并形成权重分数，同时也对词组进行拆分，由机器自动打分，分数一旦超过阈值就被认为是“标题党”，头条号作者会收到警示。
面对头条号作者忽略警示强行发布的行为，头条号建立了一套非常严苛的处罚规则。如果是非法来源，违反相关法规扣50分。另外，被举报抄袭、“标题党”、含有广告信息、标题与正文不符，甚至文章标题中含有错别字的文章，都被认为对用户造成了不利影响，作者将会受到相应的扣分处罚。
千万不能小看这些扣分，在头条号中，扣10分意味着发文和微信的RSS接入禁止一天；如果被扣至0分，整个账号就无法恢复。由于头条号的账号与每个人的身份证绑定，个人账号的冻结意味着该作者失去了在今日头条平台上的话语权。如果被扣除50分，还将被取缔广告和自营广告的权限，头条号的商业价值将受到限制。同时，在头条号平台上打击力度非常之重，公告栏上会定期发布整治各类标题的公告，在伪科学、股评、两性、减肥这些“标题党”泛滥的重灾区，进行专项治理。
数据方面，今日头条平均每天有超过12000篇文章被提示修改，日均仅有1027篇文章还继续强行提交，且强行提交之后会被进行很大程度的降权推荐，其中，476篇0阅读，762篇阅读量小于等于100。从2016年的7月至今，客户端每周反馈量为每百万DAU（日活跃用户数量）从0.9降至0.3，即平均每100万活跃用户里，反映内容存在“标题党”的情况的人从原来的0.9人降到了0.3人。
以数据反哺内容创作者
头条号的标题非常难取，一方面需要突出新闻点，而另一方面，要考虑机器分发。机器和人工分发最大的不同在于：传统媒体的编辑具有文本经验，机器则不然。人与机器沟通过程中需要做很多工作，如利用什么关键词来描述某事件能让文章更好地被机器识别，从而到达更精准的兴趣人群，发挥内容的最大价值，这是除了取好标题之外更迫切的需求，所以，标题留给创作者的空间很小，难度很大。
为了更好地实现用户价值，提升用户体验，今日头条推出了新的服务于创作者的产品——媒体实验室。它将数据结果直接呈现给内容创作者，提供适合在平台上表达、分发，并能够取得优良传播效果的词汇，将这些词汇制成了可视化的分析图表，给作者提供一些写作角度的参考。
目前，媒体实验室已经服务于400多家媒体机构，包括7000多位内容创作者用户。比如，在美国大选期间对热度进行监控，通过定制关键词，能够对专题进行相关的用户画像分析。
除此之外，内容创作者还能对热词进行关联分析，通过分析用户的互动行为来挖掘创作的角度。作为一个创作者的服务平台，媒体实验室还会把今日头条发布的数据报告第一时间进行发布，并为创作者提供原版下载。
目前，媒体实验室已与一些媒体建立起了内容合作关系。今日头条将媒体内容通过算法模型分发给不同兴趣爱好的用户，与此同时，媒体实验室将用户阅读互动产生的数据收集并反馈给媒体，形成一种反哺的关系，就像打车软件之于交通部门，外卖软件之于食药部门，媒体实验室也可以把内容分发的好坏、优劣、内容关键词的关系等，反哺给媒体机构甚至优秀的自媒体作者，让他们最高效地进行创作，在不同创作环境和垂直领域内发挥自己创造力的最大价值。
