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从三个体系的建设,一起窥探内容如何流动的秘密。

2020-12-21 11:41:54 阅读(245 评论(0)

[核心提示] 将内容视为分散的信息组成体,即内容流问题实际上是信息流系统的建设。之前曾写过 UGC社区类产品系列1:处理非法内容,UGC社区产品系列2:如何让用户创建内容。这次,我们来谈谈内容是如何流动的。先破题,内容如何流动,换个方向思考,也就是你是如何收到信息的。将内容视为分散的信息组成体,即内容流问题实际上是信息流系统的建设。接下来,我们将从三个系统的建设中窥探如何流动内容的秘密。最早接触层次*体系的社区是康盛生产的 Discuz! 在论坛上,用户只能主动参与帖子互动,然后默认授粉并*帖子,然后通过消息系统向您发送帖子的相关更新通知。DZ论坛尚未显示*系统,所有参与帖子和更新推送都是通过背景默认记录进行的。这一时期的DZ论坛*系统是帖子(发帖、参与帖子回复、顶贴等互动),即一层*系统。百度知道,通过用户*分类、关键词和问题,然后在用户个人主页上收到来自这三个方面的动态信息,即两层*系统。(注:*分类和关键字,但范围不同,实际上属于关键字*系统)知乎在2012年8月修订前通过用户*主题、问题和人,然后在用户的个人主页上收到这三个方面的动态信息,即三层*系统。*系统设计的人越多,内容流动就越有帮助。然而,用户通过个人主页接收所有信息,导致信息消费成本增加,大喊悲伤和易怒。此时,解决方案是将多层次*系统分为权重显示,即权重最高的放在个人主页上,其他权重较低的放在其他入口上。权重取决于*系统对内容价值取向的影响。例如,知乎于2012年8月修订,*人的信息动态显示在个人主页上,主题通过主题列表聚合页面显示。因为*人带来的问题内容价值大于话题带来的问题内容价值,即信息源粒度小,噪声低,价值大。产品形式:个人主页、频道聚合、新闻系统设计原则:在设计*系统的过程中,我们必须结合自己的产品找到可能更多的*系统,然后根据产品带来的价值进行权重显示。最后,*系统中用户参与互动的所有内容都依赖于信息系统。智能推荐系统的*系统不同于智能推荐系统。前者由用户主动设置*信息源产生信息流,后者由系统生成数据模型的信息源产生信息流。建立智能推荐系统,一般从用户和内容两个维度出发。从用户开始,可以根据用户的行为(赞这个的用户也赞那个)、用户关系(你有24个共同的朋友)、建立推荐系统,如用户兴趣(读过这本书的学生也读过这些书);从内容出发,可以根据相关内容(关键词相关内容)建立推荐系统。、内容消费(推荐擅长内容的人)、建立内容流行(热门内容推荐)等推荐体系。豆瓣根据用户对书籍的看法和品味,寻找品味相似的人的书籍;根据内容关键词计算相关文章推荐无相关插件。严格来说,豆瓣是UGC智能推荐系统的标准产品。只要是东西,豆瓣就能找到东西之间的共性维度,尽可能多的维度建模推荐,值得深入研究。产品形式:推荐模块、热频道设计原则:社区注定要以内容为主体,辅助人际关系,不要担心用户之间的关系。可以交叉组合推荐人与用户。用户在UGC产品中进行内容组织的过程属于高级行为,非常有价值。由于它是UGC产品,用户创建的内容自然多种多样,促进用户组织内容,有利于内容流动。建立内容组织体系,一般从结构化和*化入手。从结构化的角度来看,用户将多维度的碎片串联起来,整个UGC产品的内容由无序变为有序,形成一个结构化的网络。用户可以通过关键字检索找到结构单元。解决用户信息获取,促进内容流动。例如,在厨房里搜索各种菜单。从*的角度来看,用户把自己喜欢的文章放在一个列表上,其他用户无意中发现并订阅了*这个列表。此时,该列表通过新闻系统形成了另一个*系统,以促进内容的流动。比如豆瓣读豆列。产品形式:定制收藏列表和个人主页显示列表的设计原则:内容组织遵循内容粒度和产品相关原则的原则。例如,厨房的单个内容是食谱,多个食谱的收集是菜单;豆瓣的单个内容是书,多本书的收集是书单(阅读豆列)。在现实生活中寻找小颗粒的对象,形成产品形式,最终形成产品的核心结构。如何流动结论内容,就是从内容和人的属性入手,找出信息流的方向和数据挖掘的维度,找出内容组织的粒度关系。

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