自從2月底推出無覓網(wǎng)的第一版到現(xiàn)在已接近10個月了，許久沒更新博客，今日借推出無覓網(wǎng)絡這產(chǎn)品給用戶交代一下無覓想走的路。

無覓的理念是想讓互聯(lián)網(wǎng)變得更聰明、更個性化，而去實現(xiàn)這理念的基礎是 “1 + 1>2″。

1 + 1 為何大于2？

筆者讀研的時候第一次接觸到推薦系統(tǒng)是來自導師介紹的一篇文章叫“Collaborative Filtering…”，中文翻譯成協(xié)同過濾。當時的第一反應是詫異，推薦是多給你些你感興趣的信息，怎么成了過濾了？后來理解到推薦你感興趣的信息其實就是過濾掉你不感興趣的信息，只是角度不一樣而已。但真正留在筆者腦海里的是協(xié)同過濾這背后的意義，很多東西單獨存在的時候并沒多大用途，合并起來卻能產(chǎn)生新的價值，這么簡單的道理原來也能應用在算法里。協(xié)同過濾法的原理非常簡單，就是基于人有相似、物有相近，要推薦書給你，只需找到與你口味相近的人，把他們喜歡看的書而你還沒看過的推薦給你，很大可能性你也會喜歡（因為你們口味相近）。兩個興趣相似的讀者，各自點了一篇他們感興趣的文章，這兩個點擊單獨存在可能都已沒有用，但合并起來卻能給對方推薦。單個神經(jīng)元（neuron）起不了什么作用，但無數(shù)個神經(jīng)元有意義地連接在一起就成了我們的大腦了。日常生活中類似的例子比比皆是，這看似簡單的邏輯成了無覓的靈魂：公司名字為“二木”，推薦算法采用了協(xié)同過濾，及今日要推出的基于網(wǎng)站互連的無覓網(wǎng)絡。

從相關文章插件說起

無覓幾個月前研發(fā)了一款相關文章插件，深受站長的喜愛，國內(nèi)很多知名的博客都在使用。相關文章插件至今存在已非常多年了，隨便在wordpress上搜一下也有幾百個，無覓為何要再重新做一次呢？最根本的原因是插件有其限制性，創(chuàng)新的空間很小（這里的插件指的是一般附屬在博客框架如wordpress、zblog等等的插件）。

常見的做法

相關文章插件最常見的做法就是依賴文章的標簽（Tag），標簽一樣意味著兩篇文章在某程度上的相關性，越多一樣的標簽就越相關。這很容易理解，算法也很簡單，一般對網(wǎng)站服務器不會造成太大的壓力�；�于類似的想法，有些插件也考慮了文章類別、內(nèi)容、時間等等，但這些都有一個相同的致命點。

弊端

一般插件的算法處理都是在插件端完成，這意味著插件運行的速度得非常快，否則便會影響網(wǎng)頁的加載速度，這也是大部分站長不喜歡裝太多插件的主要原因，以免影響速度。這么一來，相關文章的創(chuàng)新就給大大的局限了。這里指出一些相關文章可以改善的地方，但因為插件環(huán)境受限而難以實現(xiàn)。

1. 引入行為數(shù)據(jù)將有助讀者發(fā)現(xiàn)更多好文章。行為數(shù)據(jù)指的是那些你經(jīng)常在淘寶或亞馬遜看到的“買了這個也買了那個，或看了這個也看那個“的功能。推薦系統(tǒng)里最經(jīng)典的協(xié)同過濾法因需要處理時間比較長，一般插件難以實現(xiàn)。

2. 文章的標簽權重可能不一樣，一篇文章有多個標簽，但可能里面的某個標簽才真正代表這篇文章的主題，如能辨別出不同標簽的權重將有助找到更相關的文章。

3. 處理圖片、視頻等繁重的工作通常耗時較久，難以直接在插件端完成。

4. 或許以后的相關文章不再局限于相關文章了，而是推薦，是用戶感興趣的但未必跟正在看的相關。又或許相關文章不再局限于站內(nèi)的，而可以是互聯(lián)網(wǎng)上的任何一篇相關的文章。

云端相關文章插件

或許有人會認為這種改善可以帶來的價值很有限，可能不值得去做。但當初Google開始做搜索的時候，搜索行業(yè)也不被看好。為了可以脫離一般插件的受限，無覓采取了云計算的模式：

插件端的主要工作就是發(fā)個請求給無覓服務器，然后返回相關文章。這種做法一來不會對網(wǎng)站主的服務器造成任何壓力，二來給了無覓很大的空間去創(chuàng)新。無覓可以進行任何復雜的算法去計算相關度，做需時較久的圖像視頻處理，只需把結果緩存起來就行。國外也有幾家采取類似的模式，但對于中文網(wǎng)站文章的相關度總是強差人意。因為有了創(chuàng)新的空間，無覓相關文章插件現(xiàn)在給網(wǎng)站多帶去平均10%-20%的頁面訪問量。

標簽： 網(wǎng)絡營銷 博 筒寮

版權申明：本站文章部分自網(wǎng)絡，如有侵權，請聯(lián)系：west999com@outlook.com
特別注意：本站所有轉(zhuǎn)載文章言論不代表本站觀點！
本站所提供的圖片等素材，版權歸原作者所有，如需使用，請與原作者聯(lián)系。