在閱讀本文之前，我們強烈建議您閱讀一下鄭昀 的《來，做乙個社會化推薦引擎》和《乙個想法從構思到實現只需7天》，本文所討論的議題以及我們正在做的事情，都始於他以前在相同領域的工作與思考。我們的測試版社會化推薦引擎取名為「玩聚貓」( ，也是在名稱上延續鄭昀在三年前發布的同類產品「玩聚sr」。
當然，我們並不是在**如何簡單地複製鄭昀以前的工作，而是**如何站在巨人的肩膀上，把社會化推薦引擎做得更好、更全面、更討使用者喜歡。
鄭昀在三年前對此的定義是「選擇一批it業界人士的社會化**分享源，如
曹增輝、
馮大輝的googlereader分享，白鴉、
困獸的twitter，張亮
的飯否，還有嘰歪de
、delicious
鮮果熱文
、digg
或reddit
一樣的跨平台社會化推薦引擎，並進一步引入語義關聯技術，進化到
協同過濾
+語義過濾的自動化系統。」
由於資料來源的原因，鄭昀的定義比較強調「it業界人士」，而我們想淡化這一點。
a)由於過分依賴於it業界人士,所推薦的內容難以吸引非it人士
b)資料來源較少（無論是種類還是數量），google reader shared item和twitter佔據了超過85%的資訊。
c)由於b)，沒有形成在更大範圍通用的排名公式。
d)沒有像google pr( google pagerank)那樣的指標，無法向使用者直觀地體現特定文章的價值。
e)推薦者權重模型（如名人效應）沒有得到體現
因此，我們打算重新發明車輪，進行一場新的社會化推薦革命！
我們把國內社會化分享**分為以下四類：
d)rss閱讀器。包含google reader、鮮果、抓蝦、豆瓣9點等等。
上文也零星提及了一些，歸納起來有以下幾點重要差異：
c)『分享行為』發起人的權重不同。例如李開復**了一條微博，權重會比50個我**同樣一條微博更高。
當然，我們希望這些差異對使用者透明，因為使用者不需要了解這麼多。使用者只需要乙個類似google pr的數字直接了當地告訴他文章價值就可以了。
所以我們引入了sr(social rank)，範圍0～10，標識在每篇文章的標題後面。一篇文章的sr能夠精確表示它在其他各種社會化**的火熱程度。
設定我們有n種資料來源，分別是 ∈ s
如前文所述，資料來源有4種型別，分別是∈ t。
設型別權重 ∈w t
對於資料來源si ,
設資料來源自身權重為sw(i), sw(i)由**的alexa排名、pv量、修正值決定。
t(i)表示它所屬於的分類，wt(t(i) ) 表示si的型別權重
在計算某篇文章的sr時，設a(i) 是該文章在si資料來源裡的『分享行為』計數。
那麼，對於這篇文章而言，
sr = logx ∑i=1..na(i) ×wt(t(i) )× sw(i)
為什麼是logx 呢？ 有兩點原因，一是它可以使得早期的投票獲得更大的權重，比如，當x=10時，前 10 票獲得的權重，與 11 到 101 票所獲得的權重是一樣的；二是使資訊的層級呈金字塔型分布，就像google pr、**黎克特制等級一樣。
maxv= max( vj= ∑i=1..na(i) ×wt(t(i) )× sw(i) | j=1..m )
由於sr的範圍是0至10，我們令 x^10 =maxv
從而計算出 x = 10√maxv
如果maxv為35000，則x應該設定為2.847，sr = log2.847 ∑i=1..na(i) ×wt(t(i) )× sw(i)；推薦價值約200的文章sr為5，推薦價值約4500的文章sr為8，推薦價值大於35000的文章sr為10。
通過這樣的公式，為每篇文章都計算出乙個rank值，使用者就能直觀又精確地了解到文章的價值了。
×注意：玩聚貓的socialrank和《來，做乙個社會化推薦引擎
》裡提到的排序依據sr rank不同。玩聚貓的sr跟列表排序依據沒關係，只跟內容本身的價值有關係；鄭昀 只跟排序有關係。
我們正在以下領域進行奮鬥：
1.強化使用者權重系統，尤其是引入模糊計算和估值，強調名人效應。
2.通過實驗資料，不斷改進排名演算法。
3.引入智慧型語義、自然語言，使玩聚貓在面對文字資訊時，能夠以人類而非機械的方式進行思考、歸類、關聯、過濾、總結。
4.引入機器學習(如prediction)，使玩聚貓能夠記住每乙個使用者的口味，個性化地推薦文章。
如果你對社會化推薦感興趣的話，不妨到玩聚貓
看看（目前是測試版本，伺服器在國外，可能不太穩定，請見諒）。我們熱忱歡迎您的一切寶貴意見、建議和批評。
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