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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。
奈薇建站网致力于，让每个中国人、每个中国企业都拥有自己的“官方网站”！
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