从信息发掘层面定义web的版本那么可以说.0

　　从信息发掘层面定义web的版本那么可以说.0

　　从信息发现级别定义Web版本。可以说，web 1. 0是内容编译的时代，并且Yahoo目录和门户网站出现在那个时代。尽管web 2. 0是一个信息搜索时代，但Google蓬勃发展； web 3. 0是信息推荐的时代。在这个时代，有国外的筹码和国内的。

　　在这个信息泛滥的时代，一旦访问Internet，门户网站信息，即时消息组和朋友信息，微博，RSS订阅和其他信息，就会被积极推动。在积极寻找信息的过程中，存在多个渠道和数百个来源。数以千万计的搜索结果使用户越来越疲倦。另一方面，社会竞争的加剧迫使用户无法在获取信息的整个过程中花费更多的时间。在这个时代，整个Internet上的信息仍在快速增长，但是对于个人而言，获得所需信息将变得更快，更准确。随着需求的增长，依赖个人兴趣和阅读习惯的信息推荐将成为下一个时代的核心应用。

　　一、基于公众推荐的内容筛选

　　每天都有一些Google阅读器中的未读提示。消除这些数字很有趣。但是，当数字变为1000+时，就没那么有趣了。目前，谷歌阅读器的Chrome插件PostRank扩展特别重要。 。它通过digg和其他社交数据的采集评估文章文章，并将其分为几个等级：好，好和最好。在大多数情况下，只有选择获取最佳信息才是一个好的决定。

　　二、基于数据挖掘技术的个性化筛选

　　Google有一个名为“相关链接”的免费博客插件，可以将控件放置在您的网页上。对于每个页面，它可以自动在站点中找到相关页面并将其显示在控件中。但是我要说的不是这-由一位前亚马逊技术人员开发的名为Wu Mi相关文章插件的产品，使产品更进一步。它“使用数据挖掘技术来分析文章标题，标签和内容。性别，当读者看着您的文章时，显示相关的文章可以增加访问次数并增加读者在您的停留时间网站。文章的相关性也将基于用户的点击次数和时间因素进行实时优化。”如果您经常观看一些国内知名博客和独立论坛，那么您肯定会经常看到该产品。您甚至会在像Bitnet这样的大型门户网站上看到它。

　　搜索依赖于用户提交的需求，但并不是每个用户都时刻知道自己想要什么。即使他知道自己想要什么，也不是每个人都能准确地描述它。该建议依靠发现用户的阅读习惯和当前状况来帮助用户发现他的真正需求，也许他本人从未想到过。这是推荐和发现。同样，当您输入网站时，您可能不知道网站中的内容真正喜欢什么。目前，搜索和目录已经太麻烦了；使用WuMi的推荐机制智能地告诉您网站的推荐信息不仅可以帮助您过滤垃圾邮件并发现有价值的信息，还可以帮助网站所有者带来更多的流量和用户。