|
其他元數據分析
搜搜問問的推薦
盡可能地共享平臺信息。比如我在QQ空間的個人資料里提及“羽毛球”，在搜搜問問里，推薦我訂閱該詞條。
必要準備
多維分析后，已經盡可能搜集了用戶的想法與口味，接下來，進行準備工作。
反向分析
人人網的忽略名單
通過主動標記“不喜歡”來過濾冗余信息。這些信息的類型包括：
- 某人 出于個中原因，不希望該人出現在時間線上。
- 某事 比如，男生對“化妝品”不感興趣，屏蔽此類訊息。
- 話題 比如，對“360大戰(zhàn)騰訊”毫無興趣，屏蔽之。
- 某類 比如，對“非原創(chuàng)” 無愛，屏蔽之。
就大量的友鄰反饋，豆瓣電臺的“垃圾桶”是個不錯案例。
出處：藍色理想
責任編輯：bluehearts
上一頁 基于內容、位置與關系的探索模式 [2] 下一頁 基于內容、位置與關系的探索模式 [4]
|
第 1 頁 
第 3 頁 基于內容、位置與關系的探索模式 [3]
