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社交网络分胡社交网络几乎不需要介绍。事实已经证明，社交网络是一种非党受欢迎且行之有效的东西，不公可区促进人与人的沟通，也是传播信及的好方深。从人质上说，在社交网络中，你“订阅”的是分享信息的人。这个人发布的信息也许源上自其本身，比如“这是我和和区爸今天拍的照片”，也可能源自其他地方;比如“这篇游记写得太好了”。这种发布形式是高度分散的。用户看到的内容只不过是整个社区网络中千千万万人的个体行为，因为没有任何两个人的社区网络会同时完全相同，所以每个人看到的信息都是个性化的。社交网络信息发布模式多种多样，比如脸书和推特的滚屏内容提要，TS〈瓦次普)的大型群组，这些都是新兴市场中流行的社交信息发布形式。还有另一种模式

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，以Reddit和Diggs为例，这些平台会基于“点赞”来发布信息。以上所有形式的共同点在于，信息的发布都是由用户目主决定的，当然也要受信息平台规定的约束。|5日言上推荐一一今日头条和持音信息推荐撤术近年才逐渐趋于成败。这种模陈一旦普及，信息将变得更加触手可及，因为信息推荐技术不再要求用户主动订阅频道、添加好友或进行点赞。当然，要把信息匹配给对应的用户也有着很高的技术要求。以搜索引擎为例，用己在搜索栏中键入的词条已经明确地表明了用户的意图，但束信息推荐技术而言，用户喜好惑没这么清晰了，只能根据用户的历史行为判断其偏好。在线信息推荐的先驱是成立于2001年的StumbleUpon公司，他们制作了用于信息推荐的浏

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览句工具栏插件。2009年，一项能将推荐页对;准确度提高10%的算法获得了NetfIix的百万美元奖爹。网上信息是的要性首先展现在电商领域，比如“有买了这件商品的顾客还一般来次，推荐系统依赖于两个关键步骤:“内容过滤”和“协作过滤”。这两个概念理解起来并不复杂。内容过滤系统会问用户推荐他们本喘就喜欢的信息，比如用户喜欢看关于狗的视频，并且这类Re“爱狗人士”的标签，那么系统就会给用户推荐更多关于狗yy优刀。而协作过滤系统则是通过找到爱好相似的用户群来给出推荐。比如简和特雷西爱看的视频类型高度相关，如果简多次完整地观看了某一视频，也就意味着她一定是喜欢这类视频的，那么这个时候系统吏会将该视频推荐给特雷西。

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