推荐的几种形式

forestyaser — Tue, 08 Jan 2008 19:52:49 -0800

新浪的新闻本质上是推荐。就是说你不知道今天有什么新闻，那么你去新浪首页，它总是会自动告诉你有什么新闻。由新浪的编辑把他认为好的新闻推荐给你。那除了这第一层推荐外，还有另外两层，就是相关新闻和新闻附带的广告。

对于搜索来说，你用搜索的前提是你知道有什么，但是想知道更详细的信息，那么你用搜索，你使用的关键词就是你知道的东西，搜索后的结果就是更详细的信息。

当你已经知道确定信息，也就是说本质上是精确搜索时，理论上搜索在这个时候对于你要查询的内容是不能做推荐的。比如你忘了wordpress官方网站的地址，那么你去问google或百度，google把wp的地址放在第一个搜索结果中，这是你想要的，百度把前几位全都放上广告，真正的官网地址在第四或第五，那这属于犯规，属于（微小的）欺诈（ps，这种违规号码百事通也出现过，表现为你打电话问携程的号码，他死活不告诉你，要你去他那买票）。这个时候搜索是不是不犯规就不能推荐了呢？当然不是。还可以有两种推荐，第一种是在给出你确切想要的结果是再给出与你想要的结果相关的，你可能想要的相近信息，这和新浪的相关新闻功能是类似的。第二种当然侧边广告，也就是和新浪的广告类似的了。

当你只知道一个大概时，你去搜索，本质上就是模糊搜索了，搜索这时推荐的余地就大了，比如你搜索wordpress的统计插件，这种插件有好几个呢？把哪个结果放在前面就大有文章了，可以根据算法得出不同内容的质量高低，也可以竞价排名，也就是按钱排啦。当然精确搜索时出现的另两种推荐在此时仍然有效。

新浪的推荐是靠雇用员工来做的。搜索的推荐是靠开发程序来做的。

还存在另一种推荐，那就是网民自身的推荐。

这个世界简单来说商业活动的流程是生产、销售（推荐属于销售的一部分）和消费。对应的有厂家、商家、消费者。互联网出现后，出现了网民自己生产，自己销售，自己消费的现象。帖子、博客、图片共享、视频共享都属于自己生产。而且这个自生产的动作在销售和消费过程中继续存在。比如销售中的推荐给好友，推荐给小组，digg的投票，本身除了完成销售功能外，还对内容有再生产的过程，也就是给内容贴标签，如最多人推荐的xx，某小组的推荐，某内容的投票总数。在消费过程中也有再生产，比如最多人阅读的xx（这是标签），你的评论（这是对内容的补充有时甚至会超越内容本身）等。

ps，这里说的再生产和马克思说的那个再生产不是一样的，那个说的是资本方商品生产并销售结束去市场购买资源开始下一轮的商品生产。

那么在这样的一个过程中，网民的推荐包括哪些形式呢？第一种是网民个人间的推荐，包括主动推荐给你的好友（如digg中的给你的朋友发email推荐此story功能），还有主动去看你的好友推荐或喜欢或干了啥（比如你去看keso的推荐阅读或他的“我的豆瓣”啥的）。第二种是小组推荐。小组推荐包括小组内部推荐，比如组内的“加精”，还有小组对外的推荐，比如所有人都能看到的“小组推荐”功能。小组在本质上是在某些方面有相同或相似特点的人的组合。有两种方法形成小组，一是有网民自发组成，也就是自建小组功能，这样的话会产生很多小组，网站本身必须给所有小组提供一个公平竞争的机会，同时帮助小组与其他小组竞争，比如设置“新成立的小组”功能，帮助新的组获取成员，比如猜测网民会喜欢哪个小组的功能（如“这个小组的人最常去xx小组”，或者使用程序处理猜测并推荐小组给网民），比如“最热的小组”“成长最快的小组”功能以奖励优质小组。另外一种形成小组的方法就是划分频道，吸引不同的网民去不同的频道，从而形成隐形的小组。这种方法的好处是可以事先规划，比如经济、政治、娱乐、技术等。缺点是难以扩展。

统计物理与宗教发展

sinophysiker — Sun, 04 Feb 2007 21:03:27 -0800

近两年关于真实世界的网络模型已经有无数文章发表，以牵强附会的居多。今天看到PhysicsWeb上这篇介绍看起来还有些靠谱，值得看一下，说的那套东西仿佛有些道理的样子。EPL的原文不知道现在出来了没。以下为PhysicsWeb上的全文翻译。原文见这里，需要一个Physics Web的注册帐号才能看。

Physicists make religion crystal clear
5 Jan. 2007

来自比利时的一个研究小组宣称，用于描述晶体生长过程的数学模型同样能够用来解释人类社会中几个重要宗教的兴起与衰落过程。通过这一方法，科学家们研究了宗教信徒随时间的演化过程，宣称他们的工作能够清楚的解释社会学领域的一个重大问题－宗教，例如基督教，是如何从很小的起源而后迅速成长起来的(EPL即将发表)。

长期以来，一直有物理学家利用统计模型来研究人类行为，并且对相当广泛的领域都有涉及-从金融市场的表现到语言的传播等。而现在，通过把宗教的合并，发展与消亡与晶体生长等物理过程联系起来，比利时列日大学的Marcel Ausloos与 Filippo Petroni将研究方向转到宗教发展的动态表现。

利用统计物理的研究方法，他们在过去一百年的数据中寻找能够描述几个主要宗教信徒数量变化的模式--宗教包括基督教，伊斯兰教及佛教。这些模式说明宗教信徒数量的变化可以用一种基于"代理人"(agent)的方法进行模型化。代理人模型假设一个群体的总体行为是由一些简单规则所决定，这些规则定义了群体中的某个人与同群体中其他个人的相互作用。这样的方法已经被广泛应用在对社会过程以及物理过程(包括晶体生长行为)的研究中。

在代理人模型的基础上，研究人员们利用"择优趋附"的概念建立了宗教时间演化的模型。"择优趋附"早在1999年就已经被提出，目的是用于解释自组织的网络-例如国际互联网-的演化行为。择优趋附表示某一个个体与受欢迎个体建立关系的趋势，所谓受欢迎个体(popular individual)的定义是与大量其他个体有相互联系的个体。

根据Ausloos的说法，某一宗教的信徒数量遵循所谓的"生长-消亡"定律，而该定律同样描述某些材料中结晶区域的生长与萎缩。一个惊人的相似是宗教可以几乎完全自发的出现-与晶体成核行为一样-此时一个受大众欢迎的宗教领袖就起到了结晶核的作用。最近的一个例子是耶稣基督末世圣徒教会(即摩门教)的自发成核现象，该宗教在175年前的美国由Joseph Smith建立，而现在全世界范围内已经有一千三百万左右的信徒。

当然除了个体间的相互作用之外，宗教的生长与消亡还与一些其他的因素有关，譬如大量改宗者的出现或者影响整个群体的种族灭绝等。Ausloos将这样的影响视为外场作用-类似晶体生长过程中电场或温度梯度的影响。

(原作者为英国科学作者Darius Nikbin)