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