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Web 2.0 產品通過哪些手段來降低信息噪音?

2019年01月02日 知乎問答精選 暫無評論 閱讀 6 ℃ 次

怎麼推薦內容,才可確保用戶有內容可看、而看到的內容又是他們感興趣的?

【keso的回答(16票)】:

混亂是秩序之母。

技術提供了人人皆可發聲的可能,人人皆可發聲則帶來混亂、無序,於是,秩序就成為一種新的需求。這就好比營養過剩的人才會產生減肥的需求。

降低信息噪音有很多種手段,有技術的,有社會的,有運營的,也有人工的。比如豆瓣的協同過濾機制,Twitter的follow機制,Digg的社會化推薦機制,Techmeme的依托信源的聚合、過濾機制等等。

有需求就一定有供給,技術總是先解決有沒有的問題,然後才會考慮有了之後的質量問題。這也是我並不擔心信息噪音、信息過載等問題的原因。

【江向平的回答(5票)】:

在擁有大量用戶的基礎上,梳理內容排序,推薦給用戶Ta可能最感興趣的內容。

一般來說,有三種方案:

1.基於人口統計學,根據性別、年齡、職業、收入、居住地等因素,推測用戶偏好。但是,且不說這些資料如何獲取、是否真實,用戶本身具備的這些屬性,是不是影響、怎麼影響都無從得知,基本是扯淡。

如果是電子商務、音樂、電影有實質的商品,還比較靠譜,一雙鞋有風格、價位、品味、范兒這些標籤,一篇博客卻不會自己標記上幽默、嚴謹、枯燥、傻逼、腦殘。

2.基於用戶自己的歷史行為,一樣扯淡,用戶自然有偏好,可惜內容沒標記,同1。

3.基於其他用戶的行為,這是唯一靠譜的。根據99%的人感興趣這個事實,推測你也感興趣,大致沒錯。

維度應該有:

? ? 1)時間,內容價值應隨著時間衰減。

? ? 2)用戶操作:包括點擊、回復、引用、轉發、屏蔽(如果允許的話),對內容的rank產生正/負的影響。

? ? ? ? 2.1)專家用戶,在某一類內容(興趣群組)中活躍的用戶操作,對rank的影響應放大,專家用戶如果不再活躍,則不再是專家。

? ? ? ? 2.2)較早的用戶操作,對rank的影響應放大。

? ? ? ? 2.3)點擊後的頁面停留時間長短,對rank產生正/負的影響。

4.理論上,如果能建立起理想的connect——鏡像,即找到一個和你「一模一樣」的人,那就簡單了,雖然做起來很難。從現狀來看,tumblr那種以tags為中心、wiki式的用戶編輯機制、圍繞內容推送,是最優方案,可以梳理出高質量的內容,而不是facebook、twitter以人際關係推送的海量無營養信息。

【何旭東的回答(0票)】:

如果能人工推薦的話,那是最好了

還有,對用戶的限制也是一個好辦法

【李雲的回答(0票)】:

人工推薦的話 面對龐大的信息 以及個性化的需求

根本沒辦法

【劉文傑的回答(0票)】:

2.0下,用戶能自創造內容自己的減噪方法,比如用戶喜歡+推薦,喜歡多了可以在前,好像知乎的答案投票。這算是一種。目前還更多是運營的人工推薦,這些有運營需求成分在。

【潘凱的回答(0票)】:

技術的數據挖掘是必要的,畢竟人工是一個很龐大的概念;豆瓣的過濾機制是讓人稱讚的;但是終究這些是被動的推送,總會出現推送不滿意的情況;前期更推薦這種被動式;

更深遠的是主動獲取;推薦,跟隨,稱讚等都是主動去實現的,這種行為更為穩定,等圈子大了後,會更加穩固,但是本人感覺需要細分圈子,壓縮獲取途徑;

人性化的主被動結合,王道也....

【趙研?的回答(0票)】:

個人觀點,既然是用戶自組織、自生產出來的內容。噪音的過濾方法也應該交給用戶自行挖掘。

既然給用戶提供了一次由被動到主動的轉換,那麼讓用戶交出主動權繼續轉為被動,恐怕很難。所以不如將過濾噪音的任務交給用戶。用戶能自創造內容,我相信也能自創造出自己的減噪方法。

當然實現用戶自創造的減噪機制也需要一定的基礎支持。包括一些功能和工具的開發,技術上的支撐等等。

個人愚見,望指教。

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