互联网海量用户和海量信息面前,信息不再是稀缺的事物,反而出现了信息过载。当大量的信息摆在我们面前的时候,把哪些信息给我们的用户就是一个非常重要的问题了。根据用户的profile,用户最近的浏览记录,或者根据用户当前访问的网页做出推荐就是重要的问题。推荐系统对于提高网站的用户体验,提高网站PV是一个非常重要的问题。
广告对应互联网企业来说是非常重要的。当前google、百度、淘宝等网站,大量的收入都是来自于互联网广告业务。而广告业务中,出了搜索引擎相关的广告以外,大量的广告是通过各种推荐系统算法得到的。
在Amazon,Item-Based 或者User Based collaborative filter 算法是非常基础和重要的算法。在没有用户数据的时候,ContentBased的算法也是非常重要的。在淘宝网站中,关联推荐和根据用户数据的推荐得到了大量的应用。
CSDN网站备受诟病的就是内容质量的下降。打开首页,映入眼帘都是大幅的广告图片和没有多大兴趣的新闻。假如CSDN加入推荐系统信息,根据用户的Blog,或者论坛的得分信息来推荐部分内容,应该可以大大提高对用户的吸引力。比如,我从来不看java script的信息,就没有必要推荐这方面的blog在首页上面。
CSDN网站首页的子菜单,如“移动、开发、云计算、软件研发、Web开发、Channel9、Java、安全、数据库、.NET、服务器、”,如果能够根据用户关注的专栏方向来设置,必然会更加方便用户的使用,降低用户找到信息的平均点击次数。
CSDN的招聘信息,还是用传统的滚动条信息方式,实在是太古老了。如果根据用户blog和地理位置,推荐相应的招聘信息,效果会好很多。
CSDN如此众多的博客,blog文章竟然连相关文章都不自动推荐, 这实在是难以容忍,并且不可思议,是对内容资源的极大浪费!
大量使用推荐系统,当然需要耗费更多的计算资源和服务器,消耗更多的成本。毕竟CSDN作为技术性网站,这方面可以改进的实在太多。从简单的做起,逐步改进吧。
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