像Last.Fm去战斗,电台式的阅读体验?

Last.fm式阅读体验
探讨是否可以借鉴Last.fm的音乐推荐机制,为文字内容创建类似的个性化阅读体验。文章提出几个核心问题:用户是否有兴趣尝试这种形式的阅读?如何设计此类阅读体验?以及如何通过语义分析、标签和用户行为来实现内容的个性化推荐。

 

Last.Fm去战斗,电台式的阅读体验?

郑昀 20070928

 像Last.Fm去战斗,电台式的阅读体验?Last.fm Logo

很享受Last.fm式的音乐流动方式。文字阅读(思考型博文、杂文、时评、短篇小说等)有没有可能象last.fm一样去战斗呢?

我通常是选择一个艺术家而不是标签作为起始源。

输入一个歌手或者音乐家的名称,Last.FM就会寻找相同的风格或者类型的音乐家或歌手的作品作为Radio的音乐源头。last.fm没有分析歌曲的所谓基因,包括曲调、节奏、配器等。

Last.FM成功找到了和Pandora的差异性,从另一个角度把握到了音乐的基因。

Pandora440个音乐家,每首歌400个基因的分析,如此积累,谁与匹敌。

last.fm走了社区化的道路,以艺术家的相似性而不是歌曲的相似性作为冷启动,利用文字提示充分调动起用户的参与感,主动打标签归类派别。从而让后来者可以享受群众性智慧的音乐基因。

 

其实,PandoraLast.fm之前并不是没有音乐紧密或松散相关的推荐,无非就是榜单和归类嘛,但如此便捷自如地专注演绎,凸显了专注的威力。

 

音乐可以如此无止境地欣赏。文章呢?

 

现阶段的文章阅读,IT互联网里大家要么是通过RSS阅读器,比如抓虾鲜果GR,要么是通过人工编辑挑选组合的文章,比如donews新浪科技cnBeta,要么根据好友主动分享,比如GoogleReaderSharedItems鲜果分享del.ici.ous抓虾收藏。

 

豆瓣九点有点last.fm的意境了。但似乎由于互动人数过少,从而没有体现出应有的价值。

 

首先,人们是否有这个发散性地阅读最近最新的精彩文章的需求呢?

我认为是有的。其实这也是潜水者去高品质细分社区的源动力。

这也是豆瓣九点所力图满足但还没有完全挖掘出来的需求。

老曹在9月也反弹“事实上,我真的不太关心别人在做什么,甚至我不关心谁订阅了我的博客!我只关心,我怎么能看到我喜欢的文章,找到我感兴趣的feed”你可以认为在阅读自己订阅的Feed的需求被广泛满足之后,衍生出的两个深层次需求,一个是发现我可能喜欢的文章,一个是发现我可能喜欢的信息源。

 

其次,如何安排这个阅读体验?

如果还是象GooglReader等阅读器一样按照信息源阅读,就完全不是last.fm的品味了,更像是有目的无意识地被信息发布者牵着鼻子走,而并非闲庭信步地享受纯粹阅读的乐趣。

我们之所以喜欢杂志媒体喜欢last.fm,一个不可忽视的原因就是,不可预知的阅读/欣赏体验,充满期待。

 

再次,文章有何基因可以被自动安排成每个用户不尽相同的发散阅读列表?

这可是关键。

无非几种:

语义:纯粹语义,就只能产生类似于百度新闻玩聚热点的效果;

标签:象last.fm一样站内的还行,如果收集自全网的就非常不靠谱了,也许下一代语义网可以解决;

人类行为:还是收集群众性智慧比较靠谱。

以上手段可以综合使用。

 

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MATLAB主动噪声和振动控制算法——对较大的次级路径变化具有鲁棒性内容概要:本文主要介绍了一种在MATLAB环境下实现的主动噪声和振动控制算法,该算法针对较大的次级路径变化具有较强的鲁棒性。文中详细阐述了算法的设计原理与实现方法,重点解决了传统控制系统中因次级路径动态变化导致性能下降的问题。通过引入自适应机制和鲁棒控制策略,提升了系统在复杂环境下的稳定性和控制精度,适用于需要高精度噪声与振动抑制的实际工程场景。此外,文档还列举了多个MATLAB仿真实例及相关科研技术服务内容,涵盖信号处理、智能优化、机器学习等多个交叉领域。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础和控制系统理论知识的科研人员及工程技术人员,尤其适合从事噪声与振动控制、信号处理、自动化等相关领域的研究生和工程师。; 使用场景及目标:①应用于汽车、航空航天、精密仪器等对噪声和振动敏感的工业领域;②用于提升现有主动控制系统对参数变化的适应能力;③为相关科研项目提供算法验证与仿真平台支持; 阅读建议:建议读者结合提供的MATLAB代码进行仿真实验,深入理解算法在不同次级路径条件下的响应特性,并可通过调整控制参数进一步探究其鲁棒性边界。同时可参考文档中列出的相关技术案例拓展应用场景。
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