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基于内容、位置与关系的探索模式

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发表时间:2020/2/12 13:07:00 楼 主

基于内容、位置与关系的探索模式

  Flickr探索

  信噪比,是指有用信息与无用信息的比值。如果信息能够有效过滤,信噪比高(甚至非常高),那么信息爆炸不仅不是坏事,反而还将大大拓展我们的眼界,提高生活的深度。

  与此同时,我们越来越倾向于一个彻底个性化,同时做好隐私保护的综合平台。喜新厌旧是人的天性,这就注定了“个性化”不能只停留在“定制”的范畴,还应该包括“探索”。

  社交网络的现状

  社会化网络服务

  三层服务在线社区经过这几年的沉淀,目前有以下三种层次的服务:

  -内容服务基于内容的获取与筛选,形成圈子,实现价值,达成共鸣。

  -位置服务通过移动互联网进行签到,分享即时地理信息。

  -关系服务通过互联网构建与增强人际关系。

  服务特征很明显,三者都具有不可比拟的代表性。不过可以看到,它们之间又有着如下特征:

  -相互孤立我喜欢摄影,但不知道周末在朋友(关系)家旁的公园(位置)有一个摄影小组(内容)的聚会。

  -紧密相联同学(关系)在武汉广场(位置)看见一条不错的男式运动裤,发布到微博(内容)上,正在武广吃饭的我也想过去看看。

  -各自矛盾友邻在豆瓣(内容)上发起了同城活动(位置)参与PHP语言初级讨论,不在同城的我好心分享出去,结果人人网上的同学(关系)抱怨我“刷屏”。

  多维分析信息一多,自然存在过滤的问题。但我认为,与其过滤,不如直接显示相关信息。随着时间的推移,相关信息也必然膨胀;这时应该毫不犹豫、大刀阔斧地砍掉,只显示最相关的信息。

  豆瓣有各种有意思的小组,坐拥无数后,面对海量帖子,头都是大的。那么,为什么不把最相关、最热门的提取出来?比如,附上一份“晚间精选话题(5个)”。即便是随便看看首页,不打算进一步浏览,看到喜欢的话题,也不能阻止你充满好奇的手吧。

  标签分析

  新浪微博的标签分析

  经过用户亲自提取的“个性化标签”当之无愧成为最具分析价值的数据。但目前新浪微博里“感兴趣的人”的推荐显然只做了第一步,没有在发文量、粉丝数量、名人与否、原创比例上进行相关性匹配。

  关键词分析一种是语境(语义、环境)分析。最好的例子莫过于谷歌关键词广告,随处可见,精确度也在不断提高。以前每每在外文网站看到中文总是兴奋不已,可惜是谷歌广告。

  另一种是词频分析;基于用户的内容不愁没有文字。那么,结合新闻热点抓住它们,进行词频统计,自然能分析出用户说话的口味。毫无疑问,臭味总是相投的。

  关键词分析依赖对自然语言的处理,也是标签分析之外强有力的助推器。

  群组分析互联网是虚拟的,但我们每个人都是独立的。我们面对不同的人群以不同的面孔,一来强化身份,二来避免尴尬。我们的每个面孔都是真实的,但分享给不同的人群显然也是不合适的。

  新浪微博的分组

  给联系人分组不仅能有过滤话唠的疗效,也能立体地展现其不同的角色。

  互动程度分析互动的人一定比其他人更亲密,有关你的新鲜事他(她)理所当然希望成为尝鲜第一人。

  转发分析人人网上几乎都是分享让我们厌恶,因为我们想了解关于他们自己的信息;而微博转发力量的强大,缘于对内容的钟爱。由此来看,转发中所涉及的人、事和博主都可以成为分析对象。

  新版豆瓣采纳了分组,而取消了“书影音”的分类,正是如此。

  时间线分析正如谷歌阅读器里的“神奇排序”一样,把疏密的时间线整合为一条均匀的故事情节。这样,在时间有限的情况下,不会漏过好友的最近消息。此办法不适合新闻媒体。
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