linkedin单向关注:数据挖掘与内容建设 | 极客公园

twitter 的数据挖掘尝试

在数据挖掘这方面走得比较远的是 twitter，在不断收紧对第三方客户端限制的同时，twitter 明确地鼓励第三方开发者在 twitter 所拥有的大规模用户数据基础上开发各种分析工具和相关产品。twitter 官方在其认证产品计划（certificate product）中明确鼓励的是下面这三类应用：

• 客户服务产品（engagement products）。这些应用产品帮助品牌和企业在 twitter 上更好地接触和服务自己的用户
• 数据分析产品（analytics product）。这些应用产品帮助企业更好地分析自己的用户在 twitter 上所表现出来的行为数据
• 数据中间商产品（data reseller）。这些应用产品为商业机构提供大量特定类型的推文数据，方便它们在这些数据的基础上进一步进行创新和利用。

可见，这些第三方应用产品类型都是以帮助商业机构更好地分析和利用 twitter 的数据作为着眼点。同时，twitter 还通过数据分析对用户的兴趣和特性进行细分，提供基于用户兴趣的广告投放系统，以为广告主提供更精准、更有效的广告。twitter 的这套广告投放系统将用户按照兴趣分为 350 多个小类别，并以简单明确的分类+复选框界面进行展示，广告主们只需从界面中勾选一个或多个类别，即可向相应的用户群投放广告：

对于 twitter 来说，这样的做法使其能够在对普通用户免费提供服务的状况下生存下去，并进而逐步实现盈利。

linkedin 的数据挖掘前景

linkedin 对单向关注关系的引入，是在数据挖掘方面进行的进一步尝试。

在传统社交网络的双向连接关系（connection）之外引入微博式的单向关注关系（follow），是对已有用户之间关系的再次利用和在新层面上的挖掘：传统的双向连接关系受限于用户之间互相熟悉的程度，而单向关注关系则很好的避开了这一层限制，让用户进一步展示自己的兴趣、关注方向和更多相关特性：在 linkedin 过去的双向人脉关系机制下，你几乎不可能与奥巴马互为好友，但是现在，任何一个关心政治和大选的用户都可以单向关注奥巴马，并获得他们想要的资讯。linkedin 方面在满足这一用户需求的同时，也就获得了相关兴趣点上的用户群体数据。

之前 linkedin 的 ceo jeff weiner 在接受福布斯采访时曾经透露，linkedin 的愿景是绘制完整的经济图谱（economic graph），将企业所需要的技能与拥有技能的用户进行精确的匹配和对接。并预计达成这样的目标将需要五到十年的时间，这一次 linkedin 在用户关系方面的新探索，和对用户数据的进一步挖掘，无疑使它在这样的道路上迈出了坚实的一步。