三藏川

理解永远要比评价更重要

怎样让用户来决定“不要错过”什么

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看到站方发了一个提议,关于如何决定“不要错过”栏目显示哪些文章。文章标题虽然说是要由用户来决定,但我一看这提议,发现实际上却是由“一群热心担当推荐编辑的用户”来决定所有matters“不要错过”哪些文章。

所以,这个提议本质上还是中心化,只是将中心由站方替换成了一群热心matters。我不是质疑这群热心人的水平和品质,我只是觉得,由一小群人(显然不会有多少人整天热衷于给大家推荐文章)来决定所有人看到的“不要错过”真的好吗?

既然身为matters的一员,不能光反对不建议,因此我也来提议一个方案:

这个方案的关键是通过标签来定义用户的兴趣倾向,也就是说过系统要跟踪和记录标签,并根据用户行为来用标签量化用户的兴趣倾向。我选择四个行为来进行跟踪记录:创作,评论,点赞和收藏。因为这四个行为都需要进行一定思考后并花费一定成本才能做出,显然可以用来说明用户的兴趣倾向。之所以不考虑阅读这一行为,因为用户也许只是点了一篇文章,没看完就关了。那么具体如何用标签来进行量化呢?

比如我发了一篇文章,自己设了标签A/B。然后我又在他人文章下进行评论,该文的标签是B/C。我点赞了一篇文章,该文标签是A/C。我也许还收藏了一篇文章,这篇文章的标签是C/D/E。于是系统就把我的兴趣倾向标记为A2/B2/C3/D/E。假如今天matters上共有5篇新文章,系统就用这五篇文章的标签和我的兴趣倾向比对,发现有两篇与我相关,一篇是C/H,一篇是A/G。由于我的兴趣倾向标记中C是3,所以系统就认为C/H这篇应该是我最有可能感兴趣的,于是在“不要错过”中优先推荐。假如系统在比对中发现有两篇文章和我的兴趣标记匹配程度一样,那么推荐哪篇呢?这时可以继续设置优先级,比如用户追踪的对象文章优先,用户点赞最多的对象文章优先等等。

说说我的方案的优点:

1、真正去中心化。每个人看到的“不要错过”都不一样。这一方式完全无视一篇文章究竟有多少点赞和评论,仅和用户自身积累的站上行为相关联,因此也最有可能让用户看到自己感兴趣的文章。

2、对用户友好。因为通过记录用户与文章标签之间的关系,得到用户的兴趣倾向,最大程度为用户推荐他最感兴趣的文章。同时由于用户一直能够看到自己感兴趣的文章,自然也就可以尽可能多结识志趣相投的创作者,形成彼此交流切磋的圈子。

3、用户再也不需担心被政论文裹挟。用户自己喜欢看什么文章,评论什么文章,收藏什么文章,决定了用户在“不要错过”里看到什么类型的文章。

4、用户还可以通过调整自己的创作、评论、点赞、收藏行为来有意识地换换口味,看到一些他可能之前看不到的文章。

5、完全是机器在记录和计算,不需要花费人工。

以上就是我的建议啦。当然能否实现这一建议就是软件工程师的事啦,哈哈,我个人还是觉得技术上应该不难吧😊

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CC BY-NC-ND 2.0 版權聲明

Matty提案:由用戶決定什麼文章上「不要錯過」

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