之所以写这篇文章，是因为郑昀又做了一个新的玩聚，玩聚SR。我更愿意称之为“社会化推荐聚合”。在简单试用玩聚SR并向郑昀了解了一些情况后，我认为社会化推荐聚合是一种FriendFeed的演变。如果信息源足够多，聚合出来的文章将是非常精彩的。社会化推荐聚合才刚开始。
什么是社会化推荐聚合
要了解这个概念，首先要说说什么是社会化推荐。
Web2.0的一个特征就是分享，你可以将一个有趣的网页分享到Digg，Delicious，Reddit等推荐性网站；也可以在Google Reader、鲜果/抓虾热文里推荐；你还可以在Twitter、饭否等微博客上分享这篇文章；甚至，你在博客上链接这篇文章……
这一切动作都可以称之为“社会化推荐”。
社会化推荐有个致命的缺陷，各个服务之间是独立存在的：
1、你可能不会在Delicious里看到Digg里最热门的文章
2、可能你的Twitter好友同时分享了一篇Reddit里的热文
3、Google Reader的Share功能很好，但一般情况下只有你的好友会使用到你的分享
……
将这些所有的社会化推荐合并起来如何？这样热门内容不就不会遗漏了吗？听起来不错，这就是标题所说的“社会化推荐聚合”。
为什么需要社会化推荐聚合？
为什么每个网站都有热门推荐？
为什么每个书签网站都有热门书签？
为什么人们会关注08年十大新词？
因为我们潜意识里有这么一种想法：
被推荐得多的，肯定是好的。这就好像面对两家你都没有去过的餐馆，一间没有人，一间人山人海。最终你可能选择了人多的那间，因为你潜意识里认为更多人选择的肯定更好吃。
社会化推荐聚合就是为了迎合这样一种心理。即便这样的心理在一定程度上并不可取，但事实上它存在着。
所以，我们需要热点内容，需要社会化推荐聚合。
如何实现社会化推荐聚合
或许你正在使用FriendFeed，它可以聚合你所有“有RSS输出的Web2.0服务”。
只要在FriendFeed的基础上做一点点的改进，就可以形成社会化推荐聚合了。如何做？
1、将每个FF帐号里的RSS内容进行处理，提取里面所有的URL，并将Tinyurl等缩短网址解析出来，这样就得到了一个推荐链接库。
2、编写一种算法，将推荐链接库里的不相关内容去掉，比如：google.com，显然我们不希望它出现在热文里。
3、将URL聚合后使用一种算法R(t,n)，R是与时间(t)和推荐数(n)相关的函数，从而计算出URL的不同分值。
4、最后，按R值来进行文章排行。
这就是社会化推荐聚合的基本模型。
玩聚SR
首先做到这一创意的是玩聚SR。有兴趣了解玩聚SR的文章排行公式的朋友可以到这里查看。
玩聚SR并不是大范围的社会化推荐聚合，因为它只是聚合一些在互联网上比较活跃的、与IT相关的人士的社会化推荐行为。
这些人包括Keso，曹增辉等等。非常荣幸我也在列。
玩聚SR将这些活跃web2.0用户的社会化推荐聚合起来，目前主要是Google Reader Share Items和Twitter，进而通过第三点所说的算法R(t,n)，计算出每个URL的分值。
与一般的热文不同，玩聚SR还将推荐者的Twitter信息与文章结合起来，犹如看一群人在做文章点评。
基于Google Reader Share的聚合
社会化推荐服务中一个很重要的角色是Google Reader，全球份额最高的RSS阅读器。因此要做社会化推荐聚合必须先将GR里的Shared items聚合起来。
玩聚SR并不是第一个做到聚合GR分享项目的人，在我印象中，最早想到这一创意的是Readburner，中文领域第一个做GR分享聚合的是FeedzShare。
有了基于GR的聚合，要实现社会化推荐就变得更简单了。
玩聚SR可以做得更好的地方
话题过于狭窄
目前玩聚SR过于局限于IT领域，信息源基本都是来自IT人士。虽然在网上有Web2.0行为的大多数是IT人士或比较Geek的网民，但话题过于狭窄必将阻碍其发展。
信息源过少
话题过于狭窄的另一个原因是信息源太少，在我查看的时候，我发现有很大一部分的分享者是我认识的，显然这是由于信息源太少的缘故。
分类查看
目前玩聚SR只能查看热文，无法分类查看。这个分类包括：作者、类别、标签。
这从技术上应该不难实现，Readburner可以基于博客作者分类查看。
商业价值？
就目前来看，玩聚SR还是一个实验性质的项目。说得难听点，就是个个人玩具而已，网站的话题都是制作者所关注的领域，并没有注意大众的偏好。所以，玩聚SR要发展，必须寻找其商业价值。
社会化推荐聚合的前途
由于人们对热点的追求，社会化推荐聚合必将流行起来，必将和FriendFeed一样风靡整个web2.0界，这是一个伟大的创意。玩聚SR做了先行者，后面我们一定能看到跟随者。
让我们拭目以待。
[…] 从上面的介绍可以看出，Google Wave是一个既有整合，又有创新的交流平台。我曾经在“社会化推荐聚合”里提到，整合是互联网的一个趋势，这不但体现在信息的集中处理上，还可以应用到一个大平台上。Google踏出了第一步。 […]
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[…] First Tweet jason5ng32 Jason Ng Highly Influential 社会化推荐聚合： http://www.kenengba.com/post/648.html view retweet […]
要怎么玩]
[…] 在社会化推荐聚合里我曾经说过，像玩聚SR这样的社会化推荐聚合必定大有前途。事实证明了这一点，目前玩聚SR和玩聚RT正在被维护。 […]
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玩聚今天挂啦，缅怀！！