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微博的推荐系统 微博的产生和传播信息的形式虽比较新，信息量增大之后，会面临垃圾信息和重复信息的问题，推 荐系统也会有用武之地。 在新注册之后，会推荐人气用户以供初始化，在 SNS 中常见的做法是导入邮箱或者 MSN 中联系人， 或者像 Kik Message 手机客户端扫描用户的手机联系人。对于社会化严重的应用更需要利用已有关 系网来完成产品初始化，并且再形成产品在关系网中传播，造成产品用户的指数型增长，像早期 的QQ 、邮箱或者手机这样一个个手动添加联系人已经不适用，用户也没有这种耐心。越多的朋友 参与，用户粘度越高，产品的转换成本也越大。 而根据填写的籍贯、教育和职业资料推荐用户，这种方式都比较老套，社区化网络使用的形式不一 定适合微博，微博是靠兴趣和话题将人聚合在一起，不像社交网络那样靠看看他人的相册和头像就 决定是否添加为好友，起码微博的社交成分会更低。对于普通用户而言，或许只是一个类似于聊天 和围观的工具，对于信息的获取存在机会主义，而更高端的用户是否会期望获得更有价值的信息。 从个人短期使用微博的经历来看，期望能 fo 产出信息质量高的用户，通常是查看该用户之前的发言 识别，自己人为过滤。再者以专家为线索，查看专家 fo 的用户，再选择是否同样 fo 。微博本身也会 设立官方发言人（比如新浪科技），这会增加运营成本，产生的信息过于大众化，同样能在其他媒 体或者 rss 中获得的信息，官方发言人的价值就会减小。 新浪微博的产品比较零碎，功能多，有实际使用效果的少。推荐的人气用户看不出来有任何依据， 个人关注的话题对于推荐的用户产生不了过滤。手动添加了标签之后推荐的用户价值也不高，单靠 是否有共同话题和是否在一个学校不能立即评价是否 fo ，查看之后通常发现该用户的粉丝数比较少 ，要么就是发言质量不高。微博本身希望这些普通用户被 fo ，增加他们的用户粘度，而对于查看之 后产生的失望情绪也有损用户体验。 新浪微博开发者大会中，王煜全提到的重复信息和类似于签到的垃圾信息确实烦人，个人并不关心 这些陌生人去了哪里，对于纯转发而且已经阅读过的信息应该明确过滤掉。如果开发更专业过滤的 第三方应用，每天显示最有价值的 50 条微博，也许会有不错的发展前景。 来源： /index.php/archives/2055 人人都是产品经理（ ）中国最大最活跃的产品经理学习、交流、分享平台