社交圖譜記錄我們在社交媒體上的種種關(guān)聯(lián)。從搜索結(jié)果到優(yōu)惠券，基于社交圖譜的服務(wù)已經(jīng)屢見不鮮。在這同時(shí)，一個(gè)定位更加精準(zhǔn)的個(gè)人化網(wǎng)絡(luò)正在慢慢崛起——基于用戶個(gè)人喜好的興趣圖譜網(wǎng)絡(luò)服務(wù)。現(xiàn)在已經(jīng)有一些分散的興趣圖譜，比如谷歌的個(gè)人化搜索，或者Amazon的推薦引擎。有些公司希望這種服務(wù)可以覆蓋我們?nèi)康木W(wǎng)絡(luò)生活，而這就意味著，我們的所到之處所見之物，都是我們的心之所向。意味著我們不再需要在新聞網(wǎng)站上搜索喜歡的故事，或在購物網(wǎng)站上查找需要的商品——因?yàn)橐坏┑顷戇@些網(wǎng)站，網(wǎng)站系統(tǒng)就會自動識別我們是誰，我們喜歡什么，并呈現(xiàn)我們所需的內(nèi)容信息。

   不管這種構(gòu)想帶給你的是驚喜還是恐慌，我們都應(yīng)該看看這種完全個(gè)人化的網(wǎng)絡(luò)具體是怎樣運(yùn)作的。

   發(fā)現(xiàn)你喜歡什么

   事實(shí)上，Twitter和Facebook等社交網(wǎng)站在確定人們的實(shí)際興趣時(shí)，或許并沒有像在其他網(wǎng)站上的點(diǎn)擊或者評論那么有效。很多人在Twitter上分享信息是因?yàn)槁殬I(yè)需要，用戶很多時(shí)候在Facebook上分享的信息也僅限于為交際圈服務(wù)。不管是在哪種情況下，“很多時(shí)候，人們都只是在作秀，以期給人留下好印象。這就導(dǎo)致了用戶數(shù)據(jù)的不完整。”

   那興趣圖譜是怎樣工作的呢？創(chuàng)業(yè)公司Gravity正是基于這一服務(wù)的一家公司，其CTO Jim Benedetto向我們介紹了網(wǎng)站的工作原理。Gravity同時(shí)為多家網(wǎng)站服務(wù)，它會跟蹤用戶在其所有服務(wù)網(wǎng)站的行為，這樣用戶在登陸任意網(wǎng)站時(shí)，都能自動獲得特色內(nèi)容。你可以點(diǎn)擊這里看到網(wǎng)站構(gòu)建一幅圖譜的具體流程。

   從技術(shù)層面來說，Gravity是通過一個(gè)基于Freebase 和 DBpedia等多個(gè)數(shù)據(jù)集的大型數(shù)據(jù)引擎，確定用戶在點(diǎn)擊某篇文章或發(fā)表某個(gè)評論時(shí)的實(shí)際興趣點(diǎn)。舉個(gè)例子，一個(gè)用戶如果發(fā)表Vanessa Laine（湖人隊(duì)NBA球員科比的前妻）的Tweet，那他應(yīng)該是對籃球更感興趣，而不是Laine的出生日期或者其他確切但不相關(guān)的信息。