The readings, filtered by social network!

简介:

我重写了一下玩聚SR的“关于”,不知道这回是否能让大家看懂,:D

 

1、什么是社会化推荐(Social Recommendation)?

你是否知道,社会化媒体(Social Media)是一个天然的信息过滤器?

想像一下,如果让社会化网络(Social Network)来推送你所需要知道的最重要的信息,是否最有效率?假如是你亲手建立的社会化网络呢?

那如何利用好这个天然信息过滤器呢?

很 简单,人们在各种社会化媒体上推荐或分享的好东西,推荐得越多,相对价值越大,不是吗?我们只需要把这些推荐聚合起来,就变成了一个像Digg一样的系 统,它能带给我们质量最高、最稳定的新鲜又好看的文章和资讯。我们称之为“社会化推荐”,这里的“社会化”指,推荐来源是各种社会化媒体服务,推荐者是社 会化网络中的人。

玩聚SR 就是这样的一个工具。百分百的国产原创想法。

The readings, filtered by social network!


2、玩聚SR 如何收集到社会化推荐呢?

IT 社群是使用各种 Social Media 的前卫人士,比如miniblog类的twitter,RSS Reader类的Google Reader和鲜果,bookmark类的delicious,lifestream类的FriendFeed。

这个社群不仅是利用Social Media分享新鲜有趣的内容给好友,也是在分享给外界的朋友。

我 们手动选择一些知名社会化媒体ID作为起源,如曹增辉和冯大辉的Google Reader共享,白鸦和困兽的twitter,张亮的饭否,keso的FriendFeed等等,利用这些起源,遍历他们的社会化网络,找到足够多的社 会化媒体ID。然后进行进行实时扫描,汇总推荐分享的链接,加之合适的排名算法,推选出既新鲜又好看的文章,成为一个社会化推荐引擎。我们还要进一步引入 语义关联技术,进化到协同过滤和语义过滤的自动化推荐系统。

玩聚SR 是一个追踪各种社会化媒体,实时发现IT人都在分享和推荐什么的工具。

就这样,玩聚SR 给出了一个阅读分享解决方案,既能分享有价值的信息,又具有视野发散度,既能减轻信息爆炸,又能考虑到推荐者的权威度。

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