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用户生成内容– Web 2.0

在最近 Phocuswrigh.t 由Cathy Schetzina编写的FYI撰写,信息分析师以及咨询服务副总裁John Bray撰写的信息分析师以及早期的作品,该作者描述了基于用户生成内容的第二代Web 2.0环境。我与Phocuswright上的同事完全协议,在这个问题上,希望指出有关用户生成的内容如何绑定到地理编码的具体示例。 Cathy和Bob在他们的文章中提到Flickr标签,但没有明确突出这些标签的Geo编码方面。如果你去 http://www.flickr.com/photos/tags 您可以获得所有时间最受欢迎的标签的列表。立即将注意到阿姆斯特丹,芝加哥和伦敦等顶级城市在此名单上出现。整合此数字内容,从在线评论网站以及博客以及博客以及其他用户生成的Rants和Raves的评论,突出了找到一种方法来过滤此内容并验证输入的方法。基于作者创建的信誉的评价内容的声誉系统是通过越来越多的用户输入进行排序的一种方法。另一个想法是使用约束引擎技术,允许用户不仅过滤最终用户内容,而且基于用户定义的一组约束的所有内容是另一种需要考虑的技术。更多关于在未来博客条目中的这种技术。