神马文学网过滤和推荐，是未来互联网很重要的事情
来源：百度文库 编辑：神马文学网 时间：2024/04/30 15:04:44
上次参加帮客所组织的聚会，在讨论环节，有人问在视频领域，内容重要还是渠道重要，我发言时候说：“选择重要”。
我的观点是：未来（实际上现在也是）内容会很丰饶，渠道也很丰饶、便宜、简单，在这种情况下，选择什么内容来看，选择什么渠道来看，就很重要了。因为这时候稀缺的是用户的时间，用户必须把有限的时间花费到最有价值的事情上。因此一个好的“过滤和推荐”平台，在未来将是最被需要的，它能够过滤掉垃圾信息，推荐你最需要的信息。
今天，我在看我们小区的论坛、看刘韧的博客时候，又有一些感慨，我发现：
1.我常常很空虚，在网上不知道去哪里好。仿佛没有什么一定要看的东西。
2.我常常很心烦，在网上有太多的东西，看过以后发现没价值，又浪费了时间。
3.我常常很着急，在网上一定有很多适合我的东西，我却没有发现。
只有一个例外：Last.FM，这是我最喜欢的最被感动的互联网服务，通常我打开电脑就会听它，因为它自动为我播放了那么多好的音乐，过去不曾发现的音乐。
因此我想到，如果有一天，论坛、博客、新闻，所有的互联网内容和服务，都能像Last.fm一样，将我可能感兴趣的内容或服务推送给我，那就好了。
我上网后，只要在一个地方，就有源源不断的好内容或服务推送给我，这些内容或服务是最适合我消费的，一点垃圾也没有。当然除了符合我的品位的内容，也会偶尔给我一些惊喜，既精准，又能帮我我不断开拓视野。
对于过滤和推荐的机制，可以预见的会有如下三种：
1.口味分析：通过心理测试或品位测试，或者记录和分析用户做出的选择，来分析用户的口味，来推荐符合用户口味的更多的东西（什么东西符合用户的口味，这就是算法的工作）。比如last.fm，根据你听过的歌曲来判断你的音乐口味，并不断推荐符合你的品位的新歌曲。这机制的问题是会使用户陷入口味单一、视野狭窄的境地。
2.社会化过滤和推荐：首先系统寻找和你具有同质性的人，然后通过一种机制来激励每个人对其消费过的内容或服务做出评价，将与你具有同质性的人的推荐的内容或服务推荐给你。比如爱品牌网和豆瓣网，都是将你的朋友的选择推荐给你。这机制的问题是：用户做评价的动力不足，导致无法形成足够丰富的推荐项。
3.专家推荐：系统首先获得你的口味，并找到能够满足你口味的专家，将专家推荐的各种内容推荐给你，这专家可以是自然人，也可以是Google page rank这样的网页链接。这模式的网站还不存在,google搜索和新浪编辑决定内容，都是面向公众的，如果他们能面向每一个独特的个人提供不同的内容，就是本模式的实现了。这机制的问题是：需要自然人专家的大量的及时的工作。
实际上，Facebook已经做了一些这样的工作，好友使用的服务（应用程序）会通知你，好友查看的评论的内容会通知你，但它的问题是推荐方只是局限于你的好友。你的Facebook好友并不一定是你很好的过滤器，同时，还有很多的适合做过滤器的人，并没有成为你的好友。
虽然如此，相信在不远的未来，计算机计算和自然人推荐所结合的过滤和推荐模式，一定会实现。那个时候，我们就会高效并高质量的获取我们所需要的东西。当然，世界并不会被一种算法所控制，你仍然可以自己去冲浪，获取一些随机的东西。
文章引用自：
我的观点是：未来（实际上现在也是）内容会很丰饶，渠道也很丰饶、便宜、简单，在这种情况下，选择什么内容来看，选择什么渠道来看，就很重要了。因为这时候稀缺的是用户的时间，用户必须把有限的时间花费到最有价值的事情上。因此一个好的“过滤和推荐”平台，在未来将是最被需要的，它能够过滤掉垃圾信息，推荐你最需要的信息。
今天，我在看我们小区的论坛、看刘韧的博客时候，又有一些感慨，我发现：
1.我常常很空虚，在网上不知道去哪里好。仿佛没有什么一定要看的东西。
2.我常常很心烦，在网上有太多的东西，看过以后发现没价值，又浪费了时间。
3.我常常很着急，在网上一定有很多适合我的东西，我却没有发现。
只有一个例外：Last.FM，这是我最喜欢的最被感动的互联网服务，通常我打开电脑就会听它，因为它自动为我播放了那么多好的音乐，过去不曾发现的音乐。
因此我想到，如果有一天，论坛、博客、新闻，所有的互联网内容和服务，都能像Last.fm一样，将我可能感兴趣的内容或服务推送给我，那就好了。
我上网后，只要在一个地方，就有源源不断的好内容或服务推送给我，这些内容或服务是最适合我消费的，一点垃圾也没有。当然除了符合我的品位的内容，也会偶尔给我一些惊喜，既精准，又能帮我我不断开拓视野。
对于过滤和推荐的机制，可以预见的会有如下三种：
1.口味分析：通过心理测试或品位测试，或者记录和分析用户做出的选择，来分析用户的口味，来推荐符合用户口味的更多的东西（什么东西符合用户的口味，这就是算法的工作）。比如last.fm，根据你听过的歌曲来判断你的音乐口味，并不断推荐符合你的品位的新歌曲。这机制的问题是会使用户陷入口味单一、视野狭窄的境地。
2.社会化过滤和推荐：首先系统寻找和你具有同质性的人，然后通过一种机制来激励每个人对其消费过的内容或服务做出评价，将与你具有同质性的人的推荐的内容或服务推荐给你。比如爱品牌网和豆瓣网，都是将你的朋友的选择推荐给你。这机制的问题是：用户做评价的动力不足，导致无法形成足够丰富的推荐项。
3.专家推荐：系统首先获得你的口味，并找到能够满足你口味的专家，将专家推荐的各种内容推荐给你，这专家可以是自然人，也可以是Google page rank这样的网页链接。这模式的网站还不存在,google搜索和新浪编辑决定内容，都是面向公众的，如果他们能面向每一个独特的个人提供不同的内容，就是本模式的实现了。这机制的问题是：需要自然人专家的大量的及时的工作。
实际上，Facebook已经做了一些这样的工作，好友使用的服务（应用程序）会通知你，好友查看的评论的内容会通知你，但它的问题是推荐方只是局限于你的好友。你的Facebook好友并不一定是你很好的过滤器，同时，还有很多的适合做过滤器的人，并没有成为你的好友。
虽然如此，相信在不远的未来，计算机计算和自然人推荐所结合的过滤和推荐模式，一定会实现。那个时候，我们就会高效并高质量的获取我们所需要的东西。当然，世界并不会被一种算法所控制，你仍然可以自己去冲浪，获取一些随机的东西。
文章引用自：
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