討論串[請益] Facebook 的朋友建議機制是怎麼回事?
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推噓11(11推 0噓 12→)留言23則,0人參與, 最新作者flamesky (豬也會跑哦)時間16年前 (2009/09/22 20:04), 編輯資訊
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我也來回一下,因為我對這方面一直很感興趣,即社會模型部分,. 所以facebook,還有大陸這邊的豆瓣這些sns網站都研究過一點,. 因為我以前也一直想做這樣一個網站,我大概說一點我自己的想法. 不一定真的是facebook真實的運作方式,不過我估計是這樣的. facebook這類sns的運作方式,
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推噓5(5推 0噓 10→)留言15則,0人參與, 最新作者flygalaxy (人)時間16年前 (2009/09/22 01:47), 編輯資訊
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sorry剛剛沒解釋清楚.... 因為人與人的親密度是有"趨向"性的. 有關聯的兩的人 不見得會互相認識. 互相認識的兩個人 也會有不同層度的關聯. 一開始 輕密度會與關聯程度成正比. 之後 則會發生兩種趨向. 一種是越來越親密 另一種是越來越疏離. 越來越親密的 就會產生越來越多關聯. 例如你可能
(還有191個字)

推噓4(4推 0噓 5→)留言9則,0人參與, 最新作者flygalaxy (人)時間16年前 (2009/09/22 01:10), 編輯資訊
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我簡單說一下~~如果有錯誤 煩請指正. 因為我有在寫facebook app. 所以對於它的好友trace方式大概有了解. 你提到的三點基礎線索(同一個 network 學校 共同的朋友). 的確是facebook的優先考量. 但facebook有一種特殊的演算機制. 這可能要拓樸學領域的會比較了解
(還有2428個字)

推噓3(3推 0噓 1→)留言4則,0人參與, 最新作者Equalmusic (Cosmajoonitist)時間16年前 (2009/09/20 21:24), 編輯資訊
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我知道他會建議. 1. 同一個 network 的人. 2. 同一所學校的人. 3. 如果你們有共同朋友. 但是有的時候他會出現我認識的人, 但是我跟她在 facebook 上根本沒有共同朋友的情況. 不是同一個 netowrk, 也沒有去過同一所學校. (另外就即使是同一個 network 或是去
(還有644個字)
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