随笔分类 - 新媒体观察
摘要：现在再讲讲个性化阅读的过去、现在和未来，也算是这个话题的延续。
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摘要：【注：去年的旧文。上一篇是《02-在 Kuber SocialBadge 基础上再前进一步》和《01-学习 Kuber 的 SocialBadge 好榜样 | 02.技术预研 | Social》，下一篇是《04-WebFinger的利用 | 02.技术预研 | Social》】
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摘要：【注：去年的旧文了。上一篇是《01-学习 Kuber 的 SocialBadge 好榜样 | 02.技术预研 | Social》】
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摘要：Amir Salihefendic（他是Plurk、Todoist的Co-Founder）在今年10月份撰文《How Hacker News ranking algorithm works 》完整地解释了Hacker News的Ranking算法，从中我们才得以知道那个神秘的“1.5”是什么。稍后我们还会拿这个排序规则与Reddit的排序规则做对比。
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摘要：假设微博网站允许导出（双向关注的）好友email列表，那么招致非议的MSN式病毒式推广又将卷土重来。我之所以极少确认MSN或Gtalk的好友请求，就是因为，我无法保证对方以及他所使用的第三方服务不滥用这个好友列表
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摘要：我平时喜欢玩Mashup，所以对国外各种开放接口都有兴趣看两眼。像Twitter的，Yahoo!的（Yahoo! Pipe、YQL），Google（Buzz、Google Reader、Chart、WebFinger等）的，即使是很不着调的Social Graph API，都能很快测试通过然后嵌到自己的所谓“智能语义聚合框架”里。但对于国内哪怕是所谓“开放平台”提供的API都会比较犯憷。
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摘要：Cutt.com在组织资讯时，我把它划分到Topic Engine一类，暂且不谈它的阅读模式和群体智慧。（Updated：我拼写错误，应该是“王靖雯”，这样就可以找到王菲）
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摘要：Kuber 的 SocialBadge 还利用了 WebFinger ，从而可以根据用户输入的 Email 地址获取它的关联信息。当然 Kuber 还是走 Social Graph 来得到关联信息，因为 WebFinger 的数据能被 Social Graph 调用。
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摘要：最近 Kuber 推出了 SocialBadge ，是利用 google social graph api 做的。
SocialBadge 算是社会化推荐封闭社区的预研 demo 了。有了这个雏形，面向全球 Social 重度用户的个性化推荐计算有了可能。
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摘要：可以认为这是一个理想的自动问答机器，利用协同过滤原理和语义技术，同时又有人工编辑审核问题和答案保证机器学习的质量。
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摘要：leondellee抱怨说：“玩聚SR 最近老是有 N 多的Solidot、cnBeta、瘾科技上榜，就不能调整下阈值么... ”
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摘要：项亮在《关于GRSuggest的一些思考》中说：“去重的问题，这个问题在文章推荐中非常常见，很多文章都被转载N次了，经常发现一个几年前的老贴又被转载，其实我的推荐系统本身也是转载”。
这个延伸出来的是3个常见问题，确实不好解决。
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摘要：这样，这个信息过滤器既引入了微博客的实时性，又抑制了它的过度泛滥，还参考了Social Media用户在原体系中的活跃度、受欢迎程度等指标，能有效地摒弃质量不高的社会化媒体用户，算法不复杂，最终达到一个较好的过滤效果和效率。
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摘要：这样大致能遍历了Google Reader中文用户，对分享能力低迷的用户识别效果良好。从Rank数值上看，基本能判定：
Rank 0 ：用户有一定活跃度；Rank越大，用户越活跃，而且分享的文章质量越高。
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摘要：在Social Media领域，不管是搜索结果，还是页面展示，只要不是编辑挑选的，只要是机器智能决定的，都需要以某种顺序排列。
那么，除了按时间顺序或按投票数排列外，还会有哪些有效的展示模式呢？
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摘要：社会化媒体的可携带可传播数据是海量的，从中打捞珍珠并串成线，还是需要一些手段的。你不能简单地获取那些像水一样流动的数据来展示，无论你的界面多么漂亮，都没有太大价值，你必须增加一些附加价值。
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摘要：好了，就是这些了。这就是2009年7月和8月国外情感分析方向的一些进展。
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摘要：无意中看到M Jia在《豆瓣好友热点 v0.2.3》中提及：
“以前很喜欢看Techmeme/Digg这样的聚合/社区工具，现在超级喜欢Hacker News和Reddit Programming，简洁又超级有活力（虽然我不太能参乎进去，呵呵），如果能够使用玩聚SR的方式来作豆瓣上的“物”并加上豆瓣原来就有的社区，可以非常简洁并有活力，我会非常喜欢，不过我代表不了广大用户。”
顺着他的这个思路，那么如何一步一步做呢
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