MyFriendSuggests.com 的 logo 很有意思，生动形象地传达了这个网站的主旨：物以类聚，人以群分，朋友的建议最管用。
MFS（MyFriendSuggests.com 的简写）于2007年7月17日正式启动，核心业务与国内的大众点评网类似，提供对诸如饭店、酒吧、俱乐部等本地服务的评论和打分。但与其他类似评论站点不同的是，MFS 是以 Social Network 为基础的。首先，你可以邀请你线下的好友一起加入 MFS，MFS 以类似六度空间的模型建立起你的关系网络。之后你就可以开始对你喜欢的饭店、酒吧、或是旅游景点什么的进行点评了，形式无外乎就是数星星或者写评语之类的，你贡献的数据越多，MFS 给你的推荐就可能会越准确。在 MFS 的推荐算法中，加重了你的 Friend Neighborhoods 的权重，也就是说，MFS 不是简单的使用 User-based 或者 Item-based 的推荐模式，而是区别对待你的好友与其他你的关系网络里的用户，使得你的 Fried Neighborhoods 可以对 MFS 给你的推荐产生更多的影响。从我们的实践经验来看，这是有意义的，我们大家多半都会比较信任自己朋友们的意见。
与其他 web2.0 的应用一样，MFS 有一个轻型的开发团队，主创也是一个勤奋的 blogger。但不同的是，他们并没有使用 Python 或是 Ruby 这样的动态语言，而是基于 Java 进行 MFS 的开发。最核心的推荐引擎，是基于 Taste 框架完成的。我是在一次查找 Taste 资料时，发现了这篇 blog，Creating a custom recommender using taste，从而开始关注 MFS 的。MFS 认为使用 User-based 与 Item-based 混合的方法，可以取得更好的推荐效果，并给出了他们目前使用的公式：
P(u,x) = alpha*uRec(u,x) + (1-alpha) * iRec(u,x)
其中，uRec 和 iRec 分别对应 Taste 中使用 User-based 方法与 Item-based 方法计算得到的推荐得分，alpha 为一个 0 到 1 之间的常数，用于调节
User-based 与
Item-based 方法的权重。
在 facebook 推出他们的 Applicaiton 平台之后，MFS 也推出了 for facebook 的应用，见这里 http://apps.facebook.com/myfriendsuggests/。感兴趣并且有 facebook 帐号的朋友，可以试试看。不过，由于 MFS 的业务是 local 模式的，因此目前对国内用户的用户不大。
CiteULike.org，每一个研究人员都一定会喜欢的 papers 管理与分享工具！
与 del.icio.us 类似，CiteULike 也是一个社会化书签的服务。del.icio.us 针对于网页，应用范围广泛；而 CiteULike 针对于 papers，应用非常专注。而正因为专注，使得在管理与分享 papers 时， CiteULike 具备了绝对的优势！当你保存一篇 papers 时，最重要的 meta 数据，包括，标题、作者、杂志等，CiteULike 可以自动帮你提取出来，Cool！找到这个工具，可是让我高兴了几天。
简单的注册之后，你就可以开始向 CiteULike 提交 paper 了。有两种方法：一种是在 CiteULike 网站提供的输入框里填写 paper 的 URL；另一种更简单，和 del.icio.us 一样使用 bookmarklet 的方式，在 paper 页面上点击一个 javascript 链接，一切搞定。经过 del.icio.us 的普及，如今的 bookmarklet 已经成为此类应用的标准配置。当然了，不可能做到任何网站上的 papers 都可以自动提取 paper 的 meta 数据，但 CiteULike 已经对大多数常用的 papers 站点提供了支持，包括：ACL Anthology | AIP Scitation | Amazon | American Chem. Soc. Publications | American Geophysical Union | Anthrosource | arXiv.org e-Print archive | Association for Computing Machinery (ACM) portal | BioMed Central | Blackwell Synergy | BMJ | CiteSeer | Cryptology ePrint Archive | DBLP | HighWire | IEEE Explore | informaworld | Ingenta | IngentaConnect | IoP Electronic Journals | IWA Publishing Online | Journal of Machine Learning Research | JSTOR | MathSciNet | MetaPress | NASA Astrophysics Data System | National Bureau of Economic Research | Nature | New Scientist | Optical Society of America | Physical Review Online Archive | PLoS | PLoS Biology | Project MUSE | PubMed | PubMed Central | Royal Society | Science | ScienceDirect | Scopus | Social Science Research Network | SpringerLink | Usenix | Wiley InterScience。这么一大票，足够用了，我最常用的是 CiteSeer 和 PubMed。用户还可以导出自己的 library，就是用户自己的 papers 集合。目前支持三种形式，BibTeX、Reference Manager (RIS) format 和 RSS。据说接下来将支持 Semantic Web 标准，又一次证明，Semantic Web 是个好东西。
出来导入 paper 非常方便之外，CiteULike 另一个对我们最有益的功能自然是基于社会化推荐的功能了。最基本的方式与 del.icio.us 类似，CiteULike 通过使用 tag 将 papers 关联起来，用户可以非常方便的查看标有相同 tag 的 papers。针对 paper 的特点，CiteULike 还提供了浏览某个作者所有 papers 的功能，非常好用。通过共同拥有的 papers，CiteULike 可以帮用户找出相似的其他用户，进一步结合 Groups 的功能，用户可以建立虚拟实验室，或者共同探讨某一个研究领域。
感谢 Richard Cameron 的无私，CiteULike 本来是他自己私人使用的系统，后来由于逐渐有人加入近来，他将 CiteULike 正式开放了出来。技术方面，CiteULike 混合使用了 Tcl、Common Lisp、Perl 和 Erlang 多种编程语言，数据库是 PostgreSQL。整体来讲，CiteULike 的功能已经很不错了，不过我一直迫切希望一个功能，就是 post paper 时增加自动提示系统内已有 tag 的功能！目前可以提示自己的 tag，但其实更有用的是提示别人的 tag，这样才能形成社会化分享。
