接 Strands Awards 1 。

Strands Awards 的第三名是 Iletken。Iletken 这个词来自于土耳其语，读起来有些拗口，意思大概是“有传播性的”之类的。他们的 idea 是基于社会化网络的个性化相关内容推荐。这个 idea 非常 hot，personalization 和 social networks，两个都是目前很热门的领域。Iletken 会综合分析内容相关度、传统协同过滤方法以及社会化方面的因素，开发一个针对 news 和 RSS feeds 的混合式推荐引擎。

Iletken 最吸引我的地方，正是他们对于 social 因素的使用。他们首先会划分用户兴趣种类；然后在每个兴趣种类范围内，建立一个有权重的用户接近度网络（Weighted social proximity graphs）；兴趣种类不同，网络不同；最后，他们使用下面这样一个公式，计算每个用户的整体相关度。其中，Content 代表内容相关度，CF 代表传统的协同过滤方法，最后一个 Social 则是社会化因素。

得到此相关度网络之后，能做的事情就多了。Iletken 提到了两个，智能群组广告与意见领袖，如右图里红色虚线圈中的部分。豆瓣最近在小组页面里加入了 google adsense，引起了豆友们的热议。我个人对豆瓣加广告这事儿还是非常支持的，NullPointer 说得好，广告是“social media 的 media 属性所决定的赢利模式”。做 media 的，终究绕不过去，那就让广告更智能一些吧。Iletken 提出的按兴趣群组进行智能广告投放，就是一个好思路。至于意见领袖，大家应该听得多了，但在中文互联网圈子里面，这似乎更像个贬义词。Iletken 估计也注意到了类似的问题，因此提出了“Trust is Value”的概念。但如何量化 Trust 呢，还需要细化研究一下。

Iletken 提出的按照不同兴趣组织好友网络，这个思路和我一直的想法很像，在 social networks 里面，必须把好友按照不同兴趣自动组织在一起，才能从根本上解决信息过载与推荐准确性的问题。我在豆瓣上发起过一个讨论，有兴趣的朋友请到这里。

另外，Iletken 居然提出了一个“Chinese Song Problem”，不知道是不是 team 里有人喜欢中文。PPT 里还提到了一个“Social Noise”的概念，我没太搞清楚，如果哪位朋友了解详情，还请指点了。