劉韌的《
4
月
6
日
CSDN
軟件英雄會
》中,這句話無意中透露出了
CSDN
的一個野心:
“
CSDN
這個過濾器,將
108
人篩選出來,給了這
108
人拋頭露面的機會,這
108
人同時也成了投資人、創業者、合作者的機會。
”
過去的幾年,我一直受
CSDN
的強力推介,我的
blog
常出現在
CSDN
首頁,給我帶來了很大的流量,帶來了很多的朋友。所以我對
CSDN
的專家系統非常期待。專家系統相當于一個過濾器,為
CSDN
的
150
萬注冊用戶,為
IT
企業,也為專家,提供了更直接更快速找到你所需的平臺,不管你是需要傳道授業解惑,還是尋找人才,或是尋找合作機會。
我們清楚地看到,面對龐大的社區,不管是
CSDN
、
JavaEye
、
ITPub
,還是
天涯
、
Donews
,都必須解決以下問題:
信息過載
。
就像我在《
創業
+
社區點評:信息會過載嗎?
》中所說的:“
如果人數多了起來,不知道以現有的挖掘資源和提示資源存在方式,未來如何為創業者或者擁有資源者提供方便的遴選方式,迅速找到合適的資源?
”
那么
CSDN
現在正致力于解決這個問題。讓更多人通過這個平臺凸現出來僅僅是一個小問題,讓用戶知道專家是哪些人、在哪里,和淘寶的誠信通是一個層面的東西。這還僅僅是解決了人們日常較少的一部分需求。更多的需求是什么?
我相信是:
我看到的內容和我是相關的,并且隨著我的興趣變化而自動變化的,而且這些內容應該可以自由按照某種規律排列組合,而不僅僅是一股腦地把
URL
鏈接丟給用戶。
那么,有什么可能的手段呢?
Google
資訊提供了其中一種解決方案:
“
Google
資訊和豆瓣網的做法類似:
?
??
??????
Google
資訊會使用智能算法來分析您的選擇,并專門針對您推薦相關報道。該算法會將您的口味與其他
Google
資訊用戶組的總體口味加以比較。簡而言之,
Google
向您推薦的資訊是閱讀趣味與您類似的眾多其他用戶讀過的報道
。隨著時間的推移,您登錄到
Google
帳戶時使用
Google
資訊的次數越多,推薦內容的效果就越好。
”
也就是說,
CSDN
肯定可以采用這種方式,因為
CSDN
已經可以有大量用戶的點擊行為可以分析,從而形成如下的推送模式:
點擊過
RoR
和
SOA
新聞的網友們,還都點擊了哪些博文,這樣就可以在
RoR
新聞下列出,對此則新聞感興趣的網友還對以下博客文章、論壇帖子感興趣。
這個是利用了用戶對網站的主動交互行為。
到底有多少
CSDN
注冊用戶養成了上首頁看業界新聞和社區帖子的習慣呢?
如果這種比例不高,那么是否還存在其他方式來智能推送呢?
我和金山的
許式偉
在
CSDN
現場聊的時候,都提到了一個概念:
用戶的寫作就是一種交互行為
,它
(Blog
、論壇帖子
)
和點擊行為一樣重要,甚至更能反映人心。
這就是另外一種解決之道。
希望
CSDN
的信息過濾器能考慮這個思路。
去年,
曾登高
也談及哪些方式可以解決信息過載,他是這么說的:
“更多智能的方案正在浮出水面,
Incomplete
在
RSS
閱讀排序與過濾的
7
種方式
介紹了一些方向,我本人看好
2
個方向:
根據閱讀行為進行智能排序
Findory
的作者
Greg Linden
是
Amazon
的數據挖掘系統的負責人,這是他使用
Amazon Recommendations
技術在信息自動推薦上非常好的嘗試。如果
Bloglines
采用這樣的技術,將信息源限制在自己的訂閱范疇,就可以實現我對
Keso
說的自動過濾了。
根據反向鏈接數等因素對內容進行排序
Memeorandum
是典型,也可以稱作
Meme Engine
,
鄭昀在系列文章中比較詳細地介紹了
Meme Engine
的原理
(
一
、
二
、
三
)
。
Memeorandum
其實就是一個信息過濾器,可以迅速發現
Blog
圈內的熱點新聞和事件。另外像
Megite
推出的
個性化
Tracker
也是不錯的嘗試。
”
?
只不過,去年我沿著原來我寫的《
Meme Engine
話題
(
一
、
二
、
三
)
》信息過濾器思路往下走,不像老外所采用的反向鏈接技術,而是文本挖掘技術。原因很簡單,中國人的文章中很少嵌入鏈接。文本挖掘更符合國情,反向鏈接是死胡同。
而且這條自然語言處理的路走下去,越來越寬,已經不再僅僅是“
用主題來重組互聯網內容
”和“
發現新熱點
”這么簡單了,更重要的就是“
按人來重組互聯網內容
”,這要求我們“
更精確地了解人
”。通過什么?就是通過人們的寫作,通過博文通過帖子,了解一個個虛擬
ID
背后的人性欲望。
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