重新索引互联网重新索引互联网.doc

重新索引互联网 重新索引互联网 Facebook 雇佣公关抹黑 Google 的过程已经水落石出。问题是： Google 那么多产品， Facebook 为何对 Social Circle 这么敏感？ Google ：索引互联网 Google 号称自己的使命是“索引互联网”。 这件事的难点并非派出多少爬虫，而是对收集来的海量内容做排序：怎样让真正重要的网页，的排到 Google 有哪些信誉好的足球投注网站结果的前面来？ Google 的有哪些信誉好的足球投注网站结果排序有其他算法的辅助和人工调整，但是，他最基本的核心规则还是 Pagerank，其理念并不复杂： “被许多优质网页引用的网页，仍然是优质网页。” 领域 转播到腾讯微博 Pagerank 是革命性的。而另一场革命似乎被我们忽视了： Tags 。 语义网络长期不靠谱的忽悠之后，简单的 Tags 可以终于可以给我们一些东西，让我们分辨这个网页是关于哪些方面的。从此“领域”也被引入网络。 具体些的“领域”的例子，就是 Quora 或者 Stack Overflow 的 Tags 。问题本身是属于“技术”领域，还是“设计”领域？是关于“ J2EE ”领域，还是“ Object-C ”领域？ 某些没有 Tag 化的网页到底属于什么领域，还没有清晰的答案。但是已经有人在尝试解决这些问题。比如豆瓣九点，他是依靠算法来给 Blog 自动分类的。 专家 转播到腾讯微博 像 Quora ， Stack Overflow 这种网站的颠覆性意义在于：他同时具有“人”和“领域”两种概念。 “领域”和“人”结合，就会产生“专家”：特别擅长某个“领域”的“人”。 和 Blog 时代那些说话无操守的“砖家”不同，实名网络加上 Quora 这种问答网站，让我们不需要而非头衔，证书或者学历，就可以用数据去检验一个人在某个领域的专业程度：回答某个领域的问题特别多，并且评价特别好的，很可能是个专家。 网络上的“专家”不仅仅是概念而已。有些网站已经走到了分辨专家的门槛上。 知乎虽然被称作 Quora 的拷贝版，但是他有个比 Quora 更酷的功能：邀请别人回答问题的时侯，系统会推荐可能合适的用户。 背后的算法不难猜测：用问题的“领域”（ Tags ）去匹配回答过类似问题的“人”。回答过类似问题并且获得赞成多的，很可能也适合回答这个问题。 Stack Overflow 其实也有类似的评价机制，叫做 Reputation （声望）。可惜并没有详细到领域（谁在标记着 Object-C 这个 Tag 的问题中拥有最高的声望？）。但是，如果 Stack Overflow 想得到这个数据，也是分分钟的事。 专家的投票 转播到腾讯微博 有同学可能回问：这和重新索引互联网有什么关系？我们还需要扯倒 Facebook 的另外一个功能：“ Like ”。 从上面的角度出发，这个神奇的按钮，其实就是一个“人”对“网页”的投票器。 如果这个人还用 Facebook ID 登录了 Quora ，那么这个按钮就是“某个领域的专家”（依靠 Quora 的数据分辨）对网页的投票器。(“ Like ”的祖宗： Twitter 的 RT 也是。) Facebook 的新功能“ Send ”为了的非公开的分享？没错。但是更重要的是：“ Like ”再加上“ Send ”，可以让 Facebook 更加全面收集一个“人”对于一个“网页”的投票（以前通过 Email 做私密分享， Facebook 无法拿到这部分数据）。 由此可见，不够实名化的 Google +1 简直是东施效颦。 用户的聚合和识别 转播到腾讯微博 这里的问题是， Quora ， Stack Overflow ，和 Twitter 不属于 Facebook 。 不过，别忘了 Facebook Connect 。如果用户通过 Facebook ID 登录 Quora ，那么判断谁是什么领域的专家就简单多了。而如果 Facebook ID 和 Twitter ID 可以聚合，那么他 Like 过什么， RT 过什么也可以简单相加。 这里你应该会想起 FriendFeed 。似乎所有的人都说： Facebook 是收购 FriendFeed 是为了团队。但是我一直无法相信，那么值钱的团队，会去找一件不那么重要的事情去做？ 上面的内容应该可以说明：不同社交网络之间用户的聚合和识别，到底有多重要。 重新索引互联网 转播到腾讯微博 话说道这份上，已经图穷匕见了吧？ Pagerank 是让网页来投票，而 Facebook 掌握的数据可以让“人”，甚至“专家”来投票。 实名网络下，在某些领域，专家的投票可以给予网页很大的加权，让他在排名上更加靠前。（必威体育精装版的例子是“美国前国防部长的参谋长”宣布本拉登已死的 Twitter 页