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1.2.4 社交网络
2013-03-01 15:34:37     我来说两句 
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本文所属图书 > 推荐系统实践

本书通过大量代码和图表全面系统地阐述了和推荐系统有关的理论基础,介绍了评价推荐系统优劣的各种标准(比如覆盖率、满意度)和方法(比如AB 测试),总结了当今互联网领域中各种和推荐有关的产品和服务。另外...  立即去当当网订购

最近5年,互联网最激动人心的产品莫过于以Facebook和Twitter为代表的社交网络应用。在社交网络中,好友们可以互相分享、传播信息。社交网络中的个性化推荐技术主要应用在3个方面:

利用用户的社交网络信息对用户进行个性化的物品推荐;

信息流的会话推荐;

给用户推荐好友。

Facebook最宝贵的数据有两个,一个是用户之间的社交网络关系,另一个是用户的偏好信息。因此,Facebook推出了一个推荐API,称为Instant Personalization。该工具根据用户好友喜欢的信息,给用户推荐他们的好友最喜欢的物品。很多网站都使用了Facebook的API来实现网站的个性化。表1-1中是使用了Facebook的Instant Personalization的具有代表性的网站。图1-14是著名的电视剧推荐网站Clicker使用Instant Personalization给用户进行个性化视频推荐的界面。

表1-1 使用了Facebook Instant Personalization工具的网站


网  站 网站类型
Clicker 个性化电视推荐
Rotten Tomatoes 电影评论
Docs.com 协作式文档编辑
Pandora 个性化音乐网络电台
Yelp 本地评论
Scribd 社会化阅读
 
 

除了利用用户在社交网站的社交网络信息给用户推荐本站的各种物品,社交网站本身也会利用社交网络给用户推荐其他用户在社交网站的会话。如图1-15所示,每个用户在Facebook的个人首页都能看到好友的各种分享,并且能对这些分享进行评论。每个分享和它的所有评论被称为一个会话,如何给这些会话排序是社交网站研究中的一个重要话题。为此,Facebook开发了EdgeRank算法对这些会话排序,使用户能够尽量看到熟悉的好友的最新会话。


 

除了根据用户的社交网络以及用户行为给用户推荐内容,社交网站还通过个性化推荐服务给用户推荐好友。图1-16显示了著名社交网站的好友推荐界面。


 

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