SNS网站的筛选机制

本文对比分析了开心网和5gsns的特点,并提出SNS网站需要建立有效的筛选机制以促进健康社区生态的发展。作者认为基于用户行为的筛选机制更为有效,并以Javaeye为例介绍了其成功的社区管理模式。
我现在常去的SNS是开心网和5gsns,感觉这两个网站恰恰是SNS网站光谱的两端。

开心网目前没有提供站内搜索邀请的功能,你只能看到自己好友列表里的用户的动态。我在开心网上的好友基本都是从我MSN,Gmail的联系人上转过去的和自行邀请的,所有“好友”都是我的同事、同学或者现实世界中的朋友。开心网缺乏形成新的朋友圈子的机制,照这样发展下去就是一个加强版的MSN。

5gsns则是完全开放的,Keso,刘韧等业界名人在上面的好友数目估计都接近4位数。很显然他们是不可能真正和这些“好友”互动的,最终这些“好友”对他们而言和自己博客上的读者不会有实质上的区别。按这个趋势发展下去,5gsns就是一个加强版的博客。

一个居于中间的定位,允许你形成新的圈子,但又有一定的筛选机制,或许是更好的选择。
 
历来,有凝聚力的圈子都需要建立一定的筛选机制和组织机制。
 
一种常见的筛选机制是基于出身的,例如“上流社会”的圈子,连通婚都限定在圈子内部。这种机制过于封闭,最终往往人丁单薄或者制作出一批弱智后代。
 
更加有效的筛选机制是基于用户行为的,例如梁山聚义。不管你之前是禁军教头还是大户财主,上山了先干几件案子,名曰“投名状”。通过测试,则加为好友。
 
有了筛选机制,还需要一定的组织机制。梁山泊的机制很简单,除了宋江等少数几个,一律靠武力说话,108好汉的位次清清楚楚。
 
SNS如何建立筛选机制?典型的如早期的facebook,没有名校或者大公司的email帐号就不让你加入,典型的唯出身论。51.com则拥有近似于基于用户行为的筛选机制,用户需要在摄像头前做几个动作验证自己照片的真假,这种机制帮助形成了51.com第一大泡与被泡社区的江湖地位。
 
IT SNS里谁有可能最先解决筛选机制的问题?我看好Javaeye。Robbin是我最佩服的个人站长,有想法,懂技术,能实施,擅运营。尤其让我印象深刻的是Javaeye形成的社区民主和筛选机制,我在javaeye已经泡了一年半,写了几十篇博客,但迄今为止没有投票权。无它,因为我发的帖子都是在“水版”,不计入技术社区的贡献值。Javaeye一旦推出SNS,我相信它将很快成为IT开发圈子里用户体验最好的SNS。
内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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