FeedzShare是一個社會化推薦工具，通過聚合讀者在社會化媒體上推薦或分享的東西， 説明我們發現高品質的資訊，快速發現互聯網熱點。最近，FeedzShare發佈了一個新的功能——“個性化閱讀”。

　　FeedzShare "個性化閱讀"採用的是user-based 協同過濾演算法。簡單來說， 就是根據使用者的喜好計算出與其他使用者的相似性， 找到N個最相似的使用者， 通常叫做“最近鄰”。然後根據最近鄰產生預測結果。

　　訪問FeedzShare 個性化閱讀，輸入你的Google Reader分享頁面或RSS位址， FeedzShare 會先分析你的閱讀興趣， 自動跳轉到你的個性化閱讀主頁； 使用者可以訂閱個性化RSS位址。

　　這個服務目前的使用者可能比較少，經過我提交我的RSS分享位址測試，發現返回結果雖然不錯，但還不是最優。說明其資料分析挖掘的還不夠。

　　另外，如果能將好友分享的閱讀也進行一些篩選，將熱門文章過濾出來，那就更方便了，每天閱讀幾百個好友分享的確是件痛苦的事情。

　　這些Google Reader的資料採擷工作，其實本應該Google自己來做，很簡單的開發，做起來也不麻煩，不知道Google為什麼一直不做這些功能，是不是開發人員不夠？

　　最後一點值得注意的是，我發現社會上一些其他的標榜著“社會化推薦引擎”的網站，都存在一個不好的地方，就是通過“網頁快照”的方式大量建立“複製內容（重複內容）”，如建立位址/meme/item/id這樣的網址，在網上搜索文章的時候，經常這些複製內容還會排在原始文章的前面，導致原創博客的排名降低，有時還被搜尋引擎懲罰。我敦促這些“社會化推薦引擎”，請遵守國際互聯網的禮儀，在你們的robots.txt中加入Disallow:/meme/ 這樣的內容，不要在大量創造複製內容了，中文互聯網上的複製網頁已經夠多了，不需要你們再繼續做貢獻了。

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