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“今日头条”:基于社交数据挖掘的个性化阅读体验

鏡宇cupl · 2013-01-16
这年头开发移动应用,不加点“个性化推荐”或者“大数据挖掘”的标签都不好意思拿出说。但目前市场上众多的“个性化推荐”往往都是采取用户自主选择的模式,再根据用户的选择提供相关联的内容。而“大数据挖掘”方面的实际应用则更为少见。纯粹基于社交网络数据挖掘,进行个性化阅读推荐的“今日头条”或许是一次不错的尝试。

这年头开发移动应用,不加点“个性化推荐”或者“大数据挖掘”的标签都不好意思拿出说。但目前市场上众多的“个性化推荐”很多都是采取用户自主选择的模式,再根据用户的选择提供相关联的内容。而“大数据挖掘”方面的实际应用则更为少见。纯粹基于社交网络数据挖掘,进行个性化阅读推荐的“今日头条”或许是一次不错的尝试。

区别于普通阅读类应用的个性化推荐模式,今日头条无需用户做任何选择,甚至都没有内容类别的选项,纯粹是基于用户的社交网络数据进行挖掘分析,再通过算法提供给用户自己最感兴趣的消息。首次使用今日头条的时候需要绑定新浪微博账户。之后系统就会自动给你推荐新闻,这些信息基本都是你感兴趣的。今日头条还引入了社交网络的好友关系,你可以查看来自好友分享的资讯。除了内容本身外,今日头条还聚合了各大社交平台对同一篇内容的精彩评论,并且会根据用户的社交兴趣数据对评论进行智能排序,优先为用户展示来自社交好友和最具影响力的评论。

例如我自己对科技互联网类的消息比较感兴趣,所以我登录之后看到的推荐内容基本都和科技互联网有关。而同一时间使用今日头条的其他用户看到的则是完全不同的内容。除了感兴趣的内容外,今日头条还会向用户推荐当下最热门的内容。例如周星驰当选政协委员,在微博上讨论非常多,所以今日头条也“默认”觉得我有必要知道。另外比较有意思的是,如果当天发生了一件非常重大的新闻,同时又是我感兴趣的,因此当天无论什么时候打开应用,我首先看到的都会是这条消息。

今日头条的创始人张一鸣向36氪透露,今日头条会在用户绑定微博后的5秒钟之内为用户建立起一个DNA兴趣图谱。这个图谱类似于一个数学模型,主要根据用户SNS账号上的标签、关注人群、好友、评论/转发、收藏等数据,以及用户的手机、位置、使用时间等数据提取而来。当中包括可视的(兴趣、爱好等比较好衡量的因素)和不可视的(文艺、清新等主观因素)两大主题,上万个维度。系统还会自动记录用户的阅读情况,不断摸索用户的兴趣,同时也在不断优化推荐的算法。换句话说,用得越多,就会越智能。

张一鸣认为,所谓个性化推荐,本质上是不需要用户做出任何选择的,因为每选择一样都要思考一下,过程还是比较痛苦的。只有让用户越方便,越偷懒的应用,才能体现出真正的个性化推荐。因此今日头条最大的亮点在于只需绑定社交账号,从此不再需要任何操作。由于看好这种“社交数据挖掘+个性化推荐”的模式,今日头条获得来自SIG,以及华尔街著名经济学家,投资银行家,硅谷创业公司CEO的的数百万美元A轮投资。

除了今日头条,张一鸣的团队还开发了“好看图片”、“内涵漫画”、“笑多了会怀孕”等其他个性化阅读类应用,也都是来自对社交数据挖掘,判断什么笑话、图片是最受关注的。大数据挖掘已经开始成为趋势,不过在移动应用领域还没有一些比较成功的案例。基于社交数据挖掘的个性化阅读推荐,今日头条算是一次不错的尝试。相信不久后会有越来越多基于数据挖掘的应用诞生。

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