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如何改进现有的基于兴趣的人群划分方式？兴趣基于人群现在有两种划分方式：1.小组(群)，信息颗粒为组。假定互联网有小组A,B,C，相比于方式2，小组式存在着一些硬伤:(1).传播方面，A内的信息无法传播到B、C中，这是一种浪费(2).如果你加入一个组，意味着你必须接纳组内所有人的信息，不管你喜不喜欢，要嘛接收我的全部，要嘛你退出2.Follow，信息颗粒为人。假定有互联网人X,Y,Z，相比方式1，Follow式存在一些问题：(1).群体聚集的速度不如方式1，一个个去关注人比起瞬间加入一个小组来讲，用户操作量大了不少。(2).对比于1,Follow式可能会缺少一种组织文化的缺失。大家如何看待这两种方式？是否有一种更有效的新方式？1 个答案

答案 1：

这个问题由于楼主的补充搞得不知道怎么回答了……首先，如果你这个是基于微博的timeline在讨论的话，那我觉得分组功能，已经是第二次筛选了。至于说用户用不用，那就是个人问题了。其次，至于说的复杂的算法，我觉得一点都不复杂……问题是用户需要不需要……再三，关于你说的“筛选”的功能举出的例子，只能说是看这个问题的一个维度。容易把回答者的思路带偏。不如去掉……从另一个维度来看，信息可以被加权和减权，如同搜索结果。这也就是为什么人人会让你定义10个“特别好友”。（这与你的描述的筛选是不一样的，不是光减权）所以从另一个方面来说，这就是ifttt的好处，它允许你定义一些重要的信息，当他们产生的时候，以你最常使用的通道（级别），触发给你。每个产品的timeline都有不同的设计方式，可以先以一个网站举例子，大家再来讨论

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