一个基于人工智能学习的 面向个人的个性化推荐的 RSS 阅读器

2019-05-27 10:56:18 +08:00
 lotosbin
一个基于人工智能学习的 面向个人的个性化推荐的 RSS 阅读器
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11 条回复
lotosbin
2019-05-27 10:59:14 +08:00
主要解决问题,信息爆炸,冗余,质量差的问题,筛选优质信息,
但是优质是相对的,每个人的定义不同,
所以使用人工智能学习,针对个人数据学习,生成专属个人的推荐模型
lotosbin
2019-05-28 08:41:40 +08:00
大家都是使用什么 RSS 阅读器?
tonghuashuai
2019-05-28 13:05:45 +08:00
感觉我就想看个订阅内容,要用什么人工智能啊,我都自己订阅了,明显就是不想用推荐啊
个人感觉伪需求
lotosbin
2019-05-29 10:51:53 +08:00
@tonghuashuai 这个问题之前没有想过,现在想想,
关于推荐
最理想但是不太现实的情况是,根据个人的历史阅读记录,对全网的数据做智能推荐,
但是这个不太现实,所以可以根据 主题 /Tag 之类的订阅作为数据冷启动,后续可以主动订阅,
另外对所有订阅源重组成 主题 /Tag,不需要单独订阅某个源,

关于垃圾过滤 /去重 /
这个应该还是有意义的,实际使用中经常遇到重复的内容,不过新闻类的比较严重,所以类似 readhub.me 和 google news 之类的都提供了 新闻的 去重合并功能。

关于系列提取 ,如果可以把系列文章聚合到一起,应该可以方便阅读和整理的,
tonghuashuai
2019-05-29 12:38:34 +08:00
@lotosbin
系列提取请起来不错。

另外关于推荐,我个人就是不喜欢推荐给我的信息,所以在用 rss 去主动有目标的的去订阅获取。仅代表个人想法,不知道大家怎么想的。
tonghuashuai
2019-05-29 12:39:13 +08:00
系列提取听起来不错。
👆手抖写错了
lotosbin
2019-05-29 19:40:12 +08:00
我觉推荐 和 主动有目标的获取,并不冲突,可以并存,推荐作为一种辅助手段,

另外还想增加一个空间的功能,算是另一个维度推荐,可能会划分为 工作 /学习 /休闲 /娱乐,
lotosbin
2019-05-29 19:47:41 +08:00
lotosbin
2019-05-29 19:54:20 +08:00
+ 增加系列聚合的功能
lotosbin
2019-11-18 14:14:02 +08:00
lotosbin
2019-12-02 13:21:29 +08:00

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