个性化阅读的过去和未来【二】

本文讨论了四种个性化的阅读方式:以文章为中心、以人为中心、基于主题关键词和社交网络推荐。每种方式都有其独特之处,并分析了现有工具如何支持这些需求。
 

编写者

日期

关键词

郑昀

2007-6-21

个性化阅读

 

你是否每天经常访问许多站点,来跟踪你感兴趣的新闻或博客?

你订阅的Feed是否每天都有太多太多的文章,根本读不过来?

你需要保持敏锐的触觉,但它是不是花费了你太多时间?

 

为什么谈到两种阅读方式呢?

一种阅读是以文章为中心,持此观点的有的XerdocTogetherblog这个层面做推荐,个人觉得是比较困难的,这个范畴太大了,而且每个人写的文章不一定就始终保持那一个主题。文章应该是更准确的推荐资源。所以,个人觉得内容阅读的推荐系统或者说协同过滤应该建立在文章的基础上,而不是blog的基础上

另一种则认为很多人以为阅读中心,比如方军许多人的blog阅读体验和阅读闲谈专栏是相似的,他们选择读什么不读什么的判断依据不是话题,而是作者,因为只有这样才能保证阅读到的内容的质量

其实还有一种,就是BlastFeed锁定的这种,只要是一篇文章谈及了某一个主题或者关键词,你也许就有阅读的欲望,比如最近你关心俄罗斯Vista中国巡演会的主题,那么要么你可以通过OneJoo锁定这个热点主题,要么你可以通过BlastfeedZapTxt来锁定Vista+演唱会关键词来推送内容。

还有一种就是sayonly说的SNS阅读方式建立一个Social Network,每一个用户都推荐出自己喜欢的内容,那么被推荐得最多的,就一定是大多数人最受欢迎的内容。如果把这些推荐内容的用户区分成不同的群体, 就会得到特定群体欢迎的内容。Digg的想法就源于此。不过,这需要用户有足够的动力去推荐自己喜欢的内容,否则,Network也无法形成”。

这四种阅读方式在一个用户身上肯定是共存的。

但说实话,现有的任何一种工具都很难同时满足这四种阅读方式,豆瓣9点是最有希望的。

那么如何尽可能把握这些个性化阅读的需求呢?

郑昀

 

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2玩聚热点新发现–中国的techmeme 郑昀

3: 写在Google Reader推出Trends之后 Xerdoc Together

 



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内容概要:本文介绍了一个基于Matlab的综合能源系统优化调度仿真资源,重点实现了含光热电站、有机朗肯循环(ORC)电含光热电站、有机有机朗肯循环、P2G的综合能源优化调度(Matlab代码实现)转气(P2G)技术的冷、热、电多能互补系统的优化调度模型。该模型充分考虑多种能源形式的协同转换与利用,通过Matlab代码构建系统架构、设定约束条件并求解优化目标,旨在提升综合能源系统的运行效率与经济性,同时兼顾灵活性供需不确定性下的储能优化配置问题。文中还提到了相关仿真技术支持,如YALMIP工具包的应用,适用于复杂能源系统的建模与求解。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础能源系统背景知识的科研人员、研究生及工程技术人员,尤其适合从事综合能源系统、可再生能源利用、电力系统优化等方向的研究者。; 使用场景及目标:①研究含光热、ORCP2G的多能系统协调调度机制;②开展考虑不确定性的储能优化配置与经济调度仿真;③学习Matlab在能源系统优化中的建模与求解方法,复现高水平论文(如EI期刊)中的算法案例。; 阅读建议:建议读者结合文档提供的网盘资源,下载完整代码案例文件,按照目录顺序逐步学习,重点关注模型构建逻辑、约束设置与求解器调用方式,并通过修改参数进行仿真实验,加深对综合能源系统优化调度的理解。
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