基于SNS/Lifestream的推荐

[kuber]

作为输入，SNS能提供：
active stream: 聚合用户已有的active stream，解决启动数据太少的问题，或者干脆就基于lifestream。像
StumpleUpon这样的服务，不需要一开始问用户这么多问题，用户其实已经告诉你了。
contacts: user-based 算法中第一步是找出近邻用户。现在当我们在无数个SNS系统上已经有了一大堆“好友”关系，为什么我们不使
用这些用户自己找出的“相似用户”呢？

如果我们能跨多个SNS地使用这些数据的话，可以
跨SNS推荐好友。简单的比如说在douban上推荐你flickr和twitter上好友的帐号。虽然用户在不同的SNS上可能会希望维护不同的圈
子，这样可以让新用户很容易地启动并融入社区。进一步地说，根据数个不同SNS上用户的active stream也可以向用户推荐靠谱的好友。
产品推荐。在这里产品是泛指，不一定指商品。作为一个douban和dangdang网的用户，我希望当当能够利用我在douban上输入的读书信息来
为我推荐。同时如果它根据我的Google Reader sharing 和Twitter 上我和朋友的讨论知道我最近对什么感兴趣来做相应推荐那
就更好了。

最重要的是拜twitter 和它数不清的第三方应用引领的这一波开放热潮所赐，
google,friendfeed,digg,facebook,myspace还有数不清的创新网站都已经或正在开放出自己的数据。在国内虽然很多
网站还不够开放，但是也有douban，听说新浪微薄也要开放API了。

一些简单的想法，希望能抛砖引玉。

[xlvector]

我已经准备在我收集的twitter数据上大作一番手脚了。有数据就是好啊！

跨SNS也是我下面一个准备做的事情，嘿嘿。

[kuber]

昨天晚上google的blog“Search is getting more social” 公布了google social circle
的link：http://www.google.com/s2/search/socia
基本上这个应用整合了你在Google Profile 和 各个SNS上的信息组合成了一个你在互联网上的Social Graph

[kuber]

"Social content"页面就相当于lifestream了：
http://www.google.com/s2/search/social#socialcontent

[xlvector]

google的这个服务的缺点是不是，你只能看到你自己的scoial circle，却看不到别人的。

或者无法找出具有某个兴趣的user

[kuber]

只让登陆用户看到自己的circle估计是出于隐私保护
你说的"找出具有某个兴趣的user"是指类似 TwitHunter 那样吗？

[谷文栋]

基于 SNS 的推荐，我认为有两点值得关注的地方：

1. 推荐的信任问题
   通常如果来自于SNS上好友的推荐，用户的接受程度都会相对较高。
   我们可以考虑这么一个场景，当当/豆瓣给我们推荐了一本新书，说来自当当/豆瓣猜，我想通常情况下，大家还是需要再去看看评论什么的确认一下。如果是现实里的好朋友说：这本书很适合你，那我想多半大家都会看了。
   如果这个由好友主动发起的靠谱行为可以自动化，想像空间很大。
2. 推荐数据的问题
   SNS上的好友，与CF算出来的相似用户，两者直接如何协调？
   我举个例子，我矩阵方面不太行，想找本书看看。胖子是这方面的大拿，我发现他在读李医民的《矩阵论》。那好了，别的相似用户我基本可以不管了，直接就开始死啃这一本了。
   但推荐系统如何能够确认胖子是大拿呢？也许Lifestream可以发挥些作用。

2010/1/29 kuber <pol...@gmail.com>