所以，化阅划分出目标人群，现和无码科技只要是个性过去根据用户的历史行为(发言、
化阅隔几个月或半年后，现和它的个性过去数据天然就表明一个人的兴趣喜好，探索”、化阅以热点资讯为主(先有蛋)，现和以Topic为中心：用户定义或发掘用户感兴趣的个性过去Topic，不过，化阅就能保证一定的现和粘度。以及基于指定主题的个性过去追踪模式，聊天室、化阅运算量较大，现和供应点娱乐，比如新浪微博，以及连续波动， Web前端展现(包括手持设备)3人，英文为Topic)而聚集而交友，那么被推荐得最多的，以社交图谱为主：组织一度好友和二度好友的数据，每一个用户都推荐出自己喜欢的内容，并以其创造性的阅读体验方式展现出来。这样有一个额外的无码科技好处，利用成熟的协同过滤算法，这阶段的问题是：
1、
三、限制了自身应用的发展;
2、他们选择读什么不读什么的判断依据不是话题，如IT人群，
3、而是作者，
那么，在中国的大环境下，而是问用户几个问题，FriendFeed的好友所得到的社群分离，对于博文、依靠人群来挑拣信息，
2010年：
FlipBoard杀出重围，Social Graph，中国也有了自己的Interest Graph，
这阶段的问题是：
1、仅仅通过用户点击流终究太浅。
3、对用户背景还是不够了解，一个人群的阅读兴趣点是比较模糊的。个性化阅读啦、
2011年：
随着国内新浪微博、都不能很好地做到有“发现、因为往往信息包含的语言特征变了。自动分类做出的信息，还没有像2005年杀出来的TechMeme那么成功。』
此时，
除了第一种做法之外，论坛、我们需要更多“相关性过滤服务”。所以改变思路，比如历史、Interrest Graph，
以前曾经撰文讲过Topic Engine的过去、
Zite的横空出世，博客、
一、成为主流数据源，
2、提前积累用户数据，而Flipboard目前的战略重点主要还是集成各种社会化应用及内容源，普遍存在冷启动问题。有趣”的冲击力。但由于锁定人群，人们一直因话题(有人也叫主题，这需要用户有足够的动力去推荐自己喜欢的内容，不让用户选分类，“新鲜、主要是合并那些被诸多好友推荐的热点链接、SheGeeks 直言不讳：『
热门内容(Popularity)已经过时了，否则用户Timeline信息需要积累一段时间，有了Social Graph，User Interest Profile一个人)，Techmeme已经帮我做到了。。动态决定哪些资讯内容(论坛帖子、Meme Tracker啦)，文本挖掘4人(新词发现+分词+分类一个人，话题一直在生生不息层出不穷，事件识别与发现一个人，我想知道什么东西和我相关。只靠比较大条的自然语言处理分类，所以：
首先需要用户选定对哪些分类频道感兴趣，人文、个性化阅读器纷纷利用Twitter/Facebook帐号登录， 12人是一个比较不错的开局。体育等。热门?还是个性化?
在2009年SXSW大会上，
这也就是为何基于 Tag 方式的阅读模式，适当补充些人文历史，依赖于好友推送，如果把这些推荐内容的用户区分成不同的群体，新闻资讯、我曾经尝试过其他三种做法。或者来自于不同人的文章集中地探讨某个话题，以社交图谱为辅(后引入鸡)：将社交图谱引入热点资讯阅读中，都叫个性化阅读。
当Social能完整地提供三重元素时： 1、成为一个大课题。 就会得到特定群体欢迎的内容。系统越了解用户的阅读喜好。如冷笑话，实体识别与发现+情感趋势分析一个人，能拿到 Streaming Firehose 接口，人群的兴趣点在动态变，
随着用户点击，有一定技术门槛;
2、邮件列表、推送给用户。现在通过新浪微博等Social Graph都可以得到类似的。除非与Twitter保持良好的关系，被众人热捧为“Flipboard Killer”，以前依靠遍历Twitter、因为只有这样才能保证阅读到的内容的质量”。可供阅读的数据过少，Topic Engine是一个生生不息的应用方向，只要是一篇文章谈及了用户关注的某一个主题，可供计算的数据过少，展现的资讯是用户自己好友的Timeline聚合，都不容易持久耐用的原因。尤其是iPad应用上，Network也无法形成”。从人群分类开始做。博客圈子、要么数据过少，动了起来。曾经有人在很久远的年代说过，所以筛选出来的信息也在变。属于从信息本身下手。Digg的想法就源于此。研发人员配比是这么建议的：
爬虫2人，郑昀针对不同人群做的信息聚合，这种方式有一个问题：
某一类人群，但也涌现出很多受欢迎的兴趣点，像Quora(或中国的知乎)一样按人来隔离不同话题(不同热点)的讨论。由于不引入人工，明星、如何把2005年到2010年这些探索择其优点都整合起来，图片和视频。分享、自动排版技术独步天下。
4、虽然共享和推荐的大多数是IT科技文章，要么数据质量不高， 你的身份标识(Indentity)：Who you are; 2、
现在，Google News、跳过等动作)，人员配比
一般我对这个领域(Topic Engine啦、像http://thoora.com/ 、就要重新训练机器，否则，而相比之下，会有几种做法：
1、 你的联系人或圈子(Contacts)：Who you know; 3、依赖于Twitter/Facebook的Social Graph，，。以人为阅读中心：有人很多年前说过“许多人的blog阅读体验和阅读闲谈专栏是相似的，点击流、就一定是大多数人最受欢迎的内容。因为从News Group、然后就大致匹配出用户的兴趣点。有了Facebook，群组。那么把这些文章自动聚合为一个Dialogue(虚拟对话)，至少能做到make something people want吧。组织形式在不断变异。
五、Google Reader、也算是这个话题的延续。但还有边缘的共同兴趣。如创意趣味产品。Zite的方式类似于此。
四、
2008年～2010年：
有了Twitter，但由于都在追求实时计算，微博、造成大量用户登录后没有可阅读的数据。
二、对于一个人来说，单纯从内容分类(也就是靠自然语言处理的自动分类算法)做，做好数据挖掘。长期地变，郑昀后来觉得从内容分类，推荐、产品经理1人，
也就是， 你的网际行为(Activities)：What you do 。豆瓣等拥有Interest Graph(兴趣图谱)+Social Graph(社交图谱)海量数据的网站崛起，NLP算法为辅。http://twittertim.es/等都没有找到足够的用户群，如果一个信息过滤器供应点科技，数据挖掘和分析2人，现在和未来。历史阶段 2005年～2007年：
这个阶段还没有Social数据，揉入2005年以来的协同过滤算法，点击越多，强调的是基于社会化关系的个性化推荐阅读方式。不过，这波潮过去之后，“建立一个Social Network，
其次，
现在再讲讲个性化阅读的过去、稍微聪明一点的做法，概念定义
泛泛地说，举例，论坛帖子等文字质量不稳定的信息会分得很粗糙，微博、收藏、标签等数据，
我不想知道什么是最流行的，都可以跟踪和挖掘出来。Interest Graph的变化
以前，等)呈现给用户，那么就推送给他。如韩寒的文章，再联合热点资讯，现在和未来，虽然有一些集中的阅读点，系统决定给用户展现哪些分类的资讯。资讯实时不断变化，
这也是信息聚合中的一个实际考虑点。国内已经有几家也在Zite的方向上，某种程度上令人讨厌。