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今天來填坑，聊一聊社交產(chǎn)品中“你可能認識的人”的朋友推薦策略浅乔。其實在上一期了解完電商產(chǎn)品的推薦策略后，好友推薦策略也大差不差能猜出幾分了毕荐，畢竟這二者都是推薦策略籍铁，有異曲同工之妙。
1. 通訊錄匹配
這是最基本的好友推薦策略猩系，也是最高效、最簡單粗暴的一種中燥。這一方法有一前提：用戶使用手機號注冊或賬號綁定了手機號寇甸，在獲取了用戶的手機號信息后，互聯(lián)網(wǎng)公司就可以根據(jù)通訊錄進行快速精準好友匹配疗涉。
具體做法：現(xiàn)在很多APP都會申請權限拿霉，讀取用戶手機中的通訊錄信息，當他在A的通訊錄中找到了B的手機時咱扣，就判斷二人相互認識绽淘，會彼此相互進行好友推薦。反之亦然闹伪，在B的手機通訊錄里找到了你的號碼時沪铭，也會進行推薦壮池。
所以，那些在抖音里被推送了前男友/前女友的用戶杀怠，大概率是你沒有刪除TA的手機號椰憋，或TA依然留著你的手機號。
2. 共同好友匹配
這也是社交產(chǎn)品好友推薦的基本操作之一赔退，即根據(jù)共同好友來判斷社交關系橙依，挖掘可能認識的人。
這里要引入“六度關系理論”：
通俗地說离钝，你和任何一個陌生人之間所間隔的關系不會超過六度票编，也就是說最多通過六個人你就能夠認識任何一個陌生人。
你的好友是你的一度好友卵渴，好友的好友是你的二度好友慧域，這一機制就是根據(jù)二度好友來進行推薦的。當A浪读、B兩用戶都有共同好友C和D時昔榴，算法會認為A、B也相互認識碘橘，當共同好友越多互订，則他們二人相互認識的概率也就越大。一般超過了某一閾值時痘拆，系統(tǒng)就會進行相互推薦仰禽。
另外，如果系統(tǒng)發(fā)現(xiàn)A纺蛆、B都在同一個群聊中吐葵，也會認定二者有共同好友，會進行相互推薦桥氏。
3. 個人信息匹配
我們在社交產(chǎn)品里温峭，或多或少會錄入一些個人信息，有的是我們主動錄入字支，有的是被強制要求錄入凤藏，有的看似是我們主動，實際上是在“套路”下一步步被互聯(lián)網(wǎng)公司引誘錄入的堕伪。（互聯(lián)網(wǎng)公司的“棒棒糖”套路）
這些個人信息包括我們的所在地揖庄、年齡、性別欠雌、學校抠艾、入學年份、專業(yè)桨昙、公司检号、職位等真實信息，通過這類信息蛙酪，平臺的大數(shù)據(jù)引擎很輕松就能定位到我們的好友齐苛。
4. 行為匹配
行為匹配就是指根據(jù)我們在平臺上的歷史行為來進行好友推薦，若你和某用戶曾有過頻繁的互動行為桂塞，則你們二人大概率認識凹蜂，或你大概率對這一用戶感興趣。這些行為包括搜索阁危、瀏覽玛痊、點贊、評論狂打、提及擂煞、轉發(fā)、游戲互動等等趴乡。
例如：A用戶曾多次查看B用戶的個人主頁对省，則會給B用戶推薦A（反之亦然）。
5. 設備信息匹配
這也是互聯(lián)網(wǎng)公司常用的招式之一晾捏，而且這招往往有著出奇的高命中率蒿涎。
用戶在使用APP時，會被記錄設備和網(wǎng)絡信息惦辛，其中最重要的是IP地址劳秋。平臺會根據(jù)IP地址，找到和該用戶使用相同WIFI的其他用戶胖齐，并判定他們相互認識玻淑，進行好友推薦。
6. 第三方社交信息匹配
如果你在使用某APP時市怎，關聯(lián)綁定了其他第三方社交賬號岁忘，或使用第三方社交賬號登錄，則平臺會讀取第三方社交網(wǎng)絡中的好友信息用于推薦区匠。
另外干像，如果使用郵箱登錄的話，平臺也有可能會讀取郵箱中的聯(lián)系人列表驰弄，定位找到你的潛在好友用戶麻汰。
7. 距離匹配
平臺會根據(jù)兩人間的物理距離，是否同城等來進行好友推薦戚篙。
8. 興趣匹配
同樣五鲫，平臺也會根據(jù)興趣來推薦你可能感興趣的人。
結語
通過這兩篇電商推薦策略和好友推薦策略的研究岔擂，不難發(fā)現(xiàn)位喂，在大數(shù)據(jù)+推薦算法的雙加持下浪耘，互聯(lián)網(wǎng)大公司想要獲取我們的個人數(shù)據(jù)簡直易如反掌。個人隱私在網(wǎng)絡時代下無處可藏塑崖，互聯(lián)網(wǎng)公司如何堅守底線七冲，普通用戶如何保護個人隱私，這或許是我們應該真正深思的問題规婆。
