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01-学习 Kuber 的 SocialBadge 好榜样

郑昀 20100510 隶属于《02.技术预研》小节

Kuber 是我们做社会化推荐个性化计算的同路人。我和他一直在讨论相关应用和技术。

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。

 

它的页面简单解释

页面展示的数据,基本都是通过页面的 Javascript 解析各种API(json格式的)而来,没有什么后台。

1、
Reading Stream 异步显示的 google reader shared items/delicious 数据是 javascript 临时从json提取的。比如,通过你输入的邮件地址、Twitter链接、Google帐号等字符串,让Social Graph查询到你的 Google Reader Shared 公开链接,然后由Yahoo! Pipe把它的RSS烧制成json格式。
2、
如果你什么都没查到,可能是因为GFW屏蔽了Google,也可能是因为你的输入在Social Graph里查不到数据。

它的工作原理

首先,它是把 twitter.com/kuber 的字符串提交给 google social graph 的 lookup 方法,如下面的链接:
http://socialgraph.apis.google.com/lookup?q=twitter.com/kuber&fme=1&jme=1&edi=1&edo=1&pretty=1

得到了一部分 claimed nodes ,然后继续把这些 nodes 构造进 lookup 方法的 URL里,发起第二次请求(这是因为第一次取得的 link 太少,再发一次取得更多链接):

http://socialgraph.apis.google.com/lookup?q=

http://twitter.com/kuber,

http://www.cnblogs.com/kuber,

http://www.feedzshare.com/,

http://friendfeed.com/kuber,

http://www.google.com/profiles/113557210616935738114

&fme=1&jme=1&edi=0&edo=1&pretty=1

(真实链接请点击:http://is.gd/c239A ,有时会被 GFW 重置)(多个 link 可以用逗号分隔提交给Google)

 

像页面上 Kuber 得到了他豆瓣的链接:http://www.douban.com/people/kuber/miniblogs ,这种链接不一定是google profile 里面列的, 但是google profile 肯定是重要的数据源。比如说你的blog里面列出了豆瓣, 也会在Social Graph里面。关键是XFN(XFN,XHTML Friends Network,XHTML社交网络,http://gmpg.org/xfn/ ,是一个通过XHTML标记语言在网页上表示人与人之间的社交关系的方法。)。

“Followings”列表里也不仅仅是Twitter的好友,blog 里面列出来的友情链接也可能。但遗憾的是,Social Graph API尚无法给出Google Profile里呈现的你的关注列表,或者Google Reader里你关注的对象。

Google Social Graph 还会错判某个节点隶属于你,比如搜 twitter.com/zhengyun ,列出的一个 friendfeed 帐号就是错误的、不存在的。我不能说这种误判属于偶然,但如果让你做,你未必能比Google做得更好。

 

如果一度好友少的话

Social Graph还会考虑二度好友。比如说一个 Flickr 用户,在 Flickr 上有朋友,由此连接到这个朋友的twitter好友,即A->B->C。还可以再加入二度好友的 GReader 和 Delicious 。二度好友就是权重低些。二度好友可以根据交流活跃度来算权重。比如说我只有你一个好友, 你经常RT、Reply的人才会算进去。

 

社会化推荐个性化社区的终极目的

我觉得最终目的是提供一个普世的个性化阅读社区。手段可以丰富多彩甚至为各个国家的二度开发者开放接口。比如对于中国大陆,可以加入豆瓣、天涯社区等常用服务的支持。否则如果只是面向 Social 重度使用者提供服务,人群太窄。

posted @ 2010-05-25 00:38  老兵笔记  阅读(1453)  评论(0编辑  收藏  举报