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基于标签冷启动推荐算法的个性化阅读网正式上线并得到媒体报道 精选

已有 6376 次阅读 2011-9-22 22:54 |个人分类:科研笔记|系统分类:科研笔记

最近,个性化阅读网站-牛赞网正式上线内测。 引起了关注个性化阅读各界人士的广泛关注,注册用户每天都在剧增。值得一提的是,现在系统所用的核心算法,来源于我们之前的一篇工作: 利用协同标签,解决冷启动问题【EPL 92 (2010) 28002】 .

实际上,一个以推荐为主体的网站,在其创立之初最主要的问题就是冷启动问题:推荐内容从何而来?在没有行为时如何做个性化推荐? 基于标签的算法是一种可行的途径。同时也一定程度上回答了国内最活跃的推荐系统论坛上诸位同仁关于为何标签能解决冷启动问题的讨论。也欢迎大家拍砖~

同时牛赞网也得到了Tech2IPO的报道。详见:http://tech2ipo.com/2011/09/newzan/。 原文如下:
 
牛赞网: 基于用户行为的个性化阅读工具

越来越多的用户面临信息过载的问题,微博、SNS、阅读器、资讯网站不断向我们输出各种各样的信息,我们的大量精力都被耗费在内容的识别与筛选。如 果有一个工具可以提供给用户筛选信息的工具,乃至帮助用户发现他可能会感兴趣的内容,这将会极大提高我们现有的数字生产力水平,之前已经有不少的互联网产 品进行这方面的尝试。

牛赞网www.newzan.com)给自己的描述是“专注于个性化阅读”,在社会化媒体与数字阅读的理念指导下,为用户提供信息聚合与解决信息冗余的过滤器的作用。牛赞网帮助用户筛选内容主要通过以下方式:

  • 用户对内容发生的行为:赞(加分)、评论、分享会导致用户对内容的加减分
  • 其它社交网站:例如微博、SNS的数据流,可以辅助牛赞帮用户获取更匹配的内容。
  • 用户标签:这属于用户主观添加的,辅助推荐,因为大多数时候用户并不知道自己需要什么。
  • 用户分享:在创造分享内容的同时,对内容也会有对应的加减分。
  • 用户关系:如果他关注一个牛赞用户,那么他也会根据算法获得相应的推荐。

牛赞已经把整个系统考虑得非常完善,让我们来思考这个逻辑,推荐系统不成问题那么内容从何而来?牛赞需要有一个初始的内容库来让推荐引擎运作起来,同时鼓励用户分享内容以获得更准确的推荐,当然这也离不开与网站用户关系、第三方网站的对接。

个性化阅读拥有非常大的市场空间,是任何一个时代人们获取信息不可替代的方式,但是在这个信息过载或者说爆炸的时代,怎样帮助用户筛选掉不需要的内容,或者说推荐他会感兴趣的内容,这是一个非常有意思的事情。牛赞网是Tech2IPO独家曝光的项目,这是一个国内某高校的实验室项目,目前仍然出于封闭测试中,稍后Tech2IPO微博(weibo.com/tech2ipo)将会送出一批邀请码。

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