郑昀 201005 隶属于《02.技术预研》小节
【注：去年的旧文了。上一篇是《01-学习 Kuber 的 SocialBadge 好榜样 | 02.技术预研 | Social》】
Kuber 的 SocialBadge 能够根据给出的 Email地址、Twitter用户主页地址、Google User Profile地址等得到：
- 此人的 Google Reader Shared Items URL（如果有的话）；
- 此人关注哪些人（Twitter、Google Reader等里面的Followings）。
测试连接：
1、我的google profile 链接：http://kuber.appspot.com/social/search?q=www.google.com%2Fprofiles%2Fzhengyun
2、我的twitter链接：http://kuber.appspot.com/social/search?q=twitter.com%2Fzhengyun
在此基础之上，我希望：
1、给定若干高权重的、社会化媒体重度使用者的 Twitter帐号或Google Profile地址；此用户集合我们称之为：TargetUsers。
2、分别获取每个人的关注列表（此人都关注哪些节点(Node)），此用户集合称为：FollowingNodes。合并重复后，得到一个总的节点集合，称之为：WatchList。
3、针对 WatchList 的每一个Node，遍历之：
检查它对应的Web服务我们是否支持。我们目前暂定支持 Google Reader Shared Items、Twitter、delicious（这些都有链接或短消息）。确定该数据是否有权访问。如果对方未开放权限(访问会得到403状态码)，就忽略。
异步收集该Node的数据。如果是GoogleReader就收集它分享的每一篇文章。如果是Twitter，就收集它发布的RT消息和带HTTP链接的消息。如果是delicious，就收集它的收藏链接。
4、针对TargetUsers的每一个用户，逐一计算他关注的世界（FollowingNodes）中：
- 大家分享最多的文章或链接，仿照SR的算法；
- 大家转发最多的Twitter消息，仿照锐推榜的算法。
目的是：
- 观察在现有中国社会化媒体使用情况下，个性化计算是否能满足阅读需求。
- 观察对于收集到的社会化媒体重度使用者，他们所关注的世界的热文和热推是否有价值，对于一般用户来说。