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Facebook即時個性化功能：爛番茄、Clicker和Yelp網(wǎng)站通過這項功能向Facebook提供個性體驗，本質(zhì)上就是利用用戶的社交圖譜獲得更多的“搜索”結(jié)果。（TechWeb配圖）

【搜狐IT消息】北京時間3月11日消息，據(jù)國外媒體報道，科技博客Mashable今日刊發(fā)文章《社交搜索的未來》。文章指出，未來社交搜索將不再是由用戶輸入“關(guān)鍵詞”去搜索，而是網(wǎng)站運用語義分析和機器學習技術(shù)，利用用戶的社交圖譜（social graph）和興趣圖譜（interest graphs）搜索相關(guān)內(nèi)容，并推送給用戶。用戶根本感覺不到搜索的存在，對于用戶來說，這更像是發(fā)現(xiàn)而不是搜索。

文章全文如下：

“社交搜索”將搜索與用戶的社交圖譜聯(lián)系起來。在社交搜索中，每個搜索者都會得到獨一無二的結(jié)果，因為這些搜索結(jié)果受社交網(wǎng)絡好友興趣的影響。

谷歌在一年前也推出了自己的社交搜索�，F(xiàn)在，谷歌搜索的社交特點越來越明顯，并與常規(guī)搜索的結(jié)果相結(jié)合。

每個人都不應該輕視這些變化，互聯(lián)網(wǎng)用戶花在Facebook上的平均時間日益增加，對新型搜索的需求呼之欲出。

事實上，現(xiàn)在的Facebook已經(jīng)不單單是個社交網(wǎng)絡。它是我們社交圖譜的中心，我們會在Facebook上找尋和閱讀當天新聞、評論文章。Facebook上無處不在的“贊”（Like）按鈕幫助我們改善自己的興趣圖譜，而且“贊”按鈕事實上成為我們在互聯(lián)網(wǎng)上對任何事表示認同的一種形式。

Facebook的“贊”功能變得如此重要，使得微軟必應搜索的社交搜索算法都要把它作為因素計入�！百潯币矝Q定了受歡迎程度：內(nèi)容和狀態(tài)更新得到越多的“贊”，相關(guān)內(nèi)容就能頂?shù)阶钋懊�，影響力也會拓展到Facebook之外。

搜索定義的不斷變化

Facebook的崛起吸引了我們的注意力，卻使我們忽視了問題本質(zhì)。我們還是認為搜索是單純由疑問引起的嗎？或者說，傳統(tǒng)意義的搜索已經(jīng)過時了嗎？

社交網(wǎng)絡（或信息網(wǎng)絡）是新的搜索引擎嗎？還是如史蒂夫·喬布斯（Steve Jobs）所說的那樣，移動應用是新的搜索引擎？或者說，問答形式的Quora才是真正的搜索2.0？

答案是上面說的都對，因為搜索一直在被以上因素重新定義。

由于搜索無時不刻都在變化，所以社交搜索也在持續(xù)完善中，并且它是一種比社交增強型搜索結(jié)果更高級的東西。

普通Facebook用戶不會對自己說：“我想找一下現(xiàn)在在我的Facebook好友中，什么事情最熱門。”不是這樣的，F(xiàn)acebook通過一次精心的搜索體驗達到目的，而不是依靠搜索本身來推薦社交相關(guān)內(nèi)容。

這就是Sharetivity等一次性社交搜索引擎不會是未來主流的原因�？纯碨entimnt，它已經(jīng)關(guān)閉了旗下面向消費者的社交搜索產(chǎn)品。如果一個社交搜索引擎需要用戶去考慮如何從社交網(wǎng)絡中將內(nèi)容翻找出來，那它就沒有找準未來發(fā)展的大趨勢。

語義分析、機器學習和下一代社交搜索

社交搜索應該是用戶可以利用現(xiàn)有的熟悉經(jīng)驗：移動、社交或搜索，而且應該是毫不費力的。

這預示著在未來，語義分析、機器學習、自然語言處理和人工智能會融入我們每天的網(wǎng)絡活動中，社交搜索體驗將無處不在。

這種社交搜索的未來已經(jīng)在我們眼前徐徐展開。目前Foursquare正利用它龐大的位置簽到數(shù)據(jù)庫，根據(jù)用戶關(guān)系或不同活動，大量發(fā)布個性化推薦。根據(jù)用戶喜好整理Twitter內(nèi)容的My6sense、RSS源和Facebook更新，它們都是通過語義分析，提供互聯(lián)網(wǎng)個性化內(nèi)容。即使是社交雜志應用Flipboard都提供了新鮮的社交搜索形式，通過用戶的社交關(guān)系找尋內(nèi)容。

當然，還有更明顯的例子，F(xiàn)acebook即時個性化（Instant Personalization）功能：爛番茄（Rotten Tomatoes）、Clicker和Yelp網(wǎng)站通過這項功能向Facebook提供個性體驗，本質(zhì)上就是利用用戶的社交圖譜獲得更多的“搜索”結(jié)果。

現(xiàn)在還有一些初創(chuàng)公司正在研究社交好友的點擊流（Clickstreams），他們計劃將點擊流因素融入內(nèi)容推薦中。