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lotosbin
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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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  •   lotosbin · 2019-05-27 10:56:18 +08:00 · 5621 次点击
    这是一个创建于 1989 天前的主题,其中的信息可能已经有所发展或是发生改变。
    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
    https://feathub.com/lotosbin/xread

    [![Feature Requests]( http://feathub.com/lotosbin/xread?format=svg)]( http://feathub.com/lotosbin/xread)
    第 1 条附言  ·  2019-12-12 16:58:40 +08:00
    做了一个收录 rss opml 文件的仓库,欢迎推荐 opml
    https://www.v2ex.com/t/627153#reply0
    11 条回复    2019-12-02 13:21:29 +08:00
    lotosbin
        1
    lotosbin  
    OP
       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
        2
    lotosbin  
    OP
       2019-05-28 08:41:40 +08:00
    大家都是使用什么 RSS 阅读器?
    tonghuashuai
        3
    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
        4
    lotosbin  
    OP
       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
        5
    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
        6
    tonghuashuai  
       2019-05-29 12:39:13 +08:00
    系列提取听起来不错。
    👆手抖写错了
    lotosbin
        7
    lotosbin  
    OP
       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
        8
    lotosbin  
    OP
       2019-05-29 19:47:41 +08:00
    lotosbin
        9
    lotosbin  
    OP
       2019-05-29 19:54:20 +08:00
    + 增加系列聚合的功能
    lotosbin
        10
    lotosbin  
    OP
       2019-11-18 14:14:02 +08:00
    lotosbin
        11
    lotosbin  
    OP
       2019-12-02 13:21:29 +08:00
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