2008年1月6日 星期日

social network推薦機制

最近在做 social network 的研究,進度相當緩慢,心力被分散到一堆雜事上,這就是沒壓力的下場啊。

這篇文章與該blog裡和facebook相關的文章都很有意思,了解現今最紅的 social network site 如何獲利。看了幾篇介紹後,發現都是相當簡單的推銷機制,我原本也和Mr. Saturday想的一樣,以為facebook會分析使用者的資料,再做出推薦,這也是我現在著手的研究。也許這些學術方法太耗計算資源 ,又無法明確地證明其有效程度,所以 facebook 採最簡單的做法吧?相較於Google極力避開人的因素浮上台面,facebook大辣辣地挑明人的存在,雖然直觀上能讓使用者相信推薦系統,卻更難過隱私權一關。

去除隱私權的問題從研究的角度來看,只使用既有的 social network 發揮的效力有限,只能找到使用者週遭的人,無法找到「沒有直接關聯,但特徵相當相似」的人,大幅減弱龐大資源背後的金礦。但要找出隱藏的金礦,方法不只要算得準,更要算得快,scalability 是首當其衝的問題,這要長時間的研究、試驗、修正,才會有好成果。考量到日後的發展,比較「高深」的方法應該會在日後再漸漸導入吧。

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