随笔分类 - 语义应用
摘要：Kuber 的 SocialBadge 还利用了 WebFinger ，从而可以根据用户输入的 Email 地址获取它的关联信息。当然 Kuber 还是走 Social Graph 来得到关联信息，因为 WebFinger 的数据能被 Social Graph 调用。
阅读全文
摘要：最近 Kuber 推出了 SocialBadge ，是利用 google social graph api 做的。
SocialBadge 算是社会化推荐封闭社区的预研 demo 了。有了这个雏形，面向全球 Social 重度用户的个性化推荐计算有了可能。
阅读全文
摘要：可以认为这是一个理想的自动问答机器，利用协同过滤原理和语义技术，同时又有人工编辑审核问题和答案保证机器学习的质量。
阅读全文
摘要：而从人类的感觉上，至少要能有几个标签，比如名词、动词、形容词等，才能证明一个tweet可能包含有一定信息量，值得被传播。所以强制要求有N个标签被检测到的规则，恰好能逼近这种人类的认知。
阅读全文
摘要：大致的框架就是这样。玩聚HOT还在内测中（所以暂不提供RSS和微博帐号），不排除打散逻辑重新组合，但基本哲学应该就是这些了。
阅读全文
摘要：现在的重复内容检测逻辑是：
首先对文章内容较长的，是基于Shingle的重复检测办法；
其次对文章很短的，比如cnBeta摘要输出的RSS内容，比如Solidot，比如南方报业旗下的RSS内容，先提取标签，然后计算文章的标签相似度。
这两种办法算起来很快，但未必总能检测出来重复，继续积累吧。
阅读全文
摘要：leondellee抱怨说：“玩聚SR 最近老是有 N 多的Solidot、cnBeta、瘾科技上榜，就不能调整下阈值么... ”
阅读全文
摘要：锐推榜上榜阈值是否需要与Followers数目成正比？为何有时锐推榜删除转发第一人的评论呢？
阅读全文
摘要：即，选择一个高质量专家池，可以是你组建的团队，也可以是你选中的专家群，即使是相当小的一个群体，你的推荐系统也会有一个非常好的开端。少数人的智慧，此时此刻，可以解决推荐系统的冷启动问题。这也是玩聚SR最开始选择Experts Pool作为起源，一上来就有很好信息过滤器效果的原因。
阅读全文
摘要：早前写的注意事项。现放出来，也许对 PubSubHubbub 爱好者有帮助。
阅读全文
摘要：在语义的世界里，可以近似地说：万事万物都是特征提取。
你只要找到特征，事情就好办。
如果你找不到明确的特征，那么什么样的机器智能也无法准确地帮助你。
多数时候，唯一的麻烦在于，你所认为的特征，实际上不是特征。。。
阅读全文
摘要：项亮在《关于GRSuggest的一些思考》中说：“去重的问题，这个问题在文章推荐中非常常见，很多文章都被转载N次了，经常发现一个几年前的老贴又被转载，其实我的推荐系统本身也是转载”。
这个延伸出来的是3个常见问题，确实不好解决。
阅读全文
浙公网安备 33010602011771号