然而，相关性并不总是意味着个性化。相关性是一种非常动态化的东西，它取决于一个人在某个特定的时间点上的需要。有很多时候，你想了解人气最高的内容，而其他时候，你只想看到个性化的内容。

目前有多种方法来对信息进行相关性过滤。比如谷歌、Paper.li和PostRank是用算法来过滤，而Reddit、Hacker News使用了众包（crowdsourcing）方式。Klout的“影响力排名”可以被用来过滤Twitter消息流，Facebook在新闻流中使用了社交关系这个过滤器，在它新推出的评论插件中使用的过滤器则是社交信号。对于提供具有相关性的内容来说，地理位置是另一种重要的信号，而且它在移动世界中的重要性正在日益增长。

换句话说，相关性横跨了图中的所有象限，在上述的各种相关性过滤方法中，没有哪一种是“最好的办法”，因为对于相关性来说，不存在“杀手级”的方法。TrapIt的首席营销官小亨利·诺斯哈福特（Henry Nothhaft, Jr.）就曾表示，不要迷恋所谓的相关性过滤“杀手级”方法，它只是传说。支持多种发现方法，多种过滤方法，具有灵活性，并支持多种移动平台的服务才会更具竞争优势。

Quora：兴趣图谱的展示

Quora开创了将兴趣图谱作为新闻源的主要信号的做法。 Quora在新用户注册过程中，就要求他们选择关注哪些主题，表明了关注主题的重要性不逊于关注用户。

Quora的新闻源展示了当你把社交图谱和兴趣图谱混合在一起时会怎样：很多人都对它上了瘾，但又很难解释为什么会上瘾。一篇文章出现在你的新闻源中，不是因为你是关注了某个用户，而是因为你关注了相关的主题。

这往往会导致个性化的“新奇发现”，即“出人意料的相关性”，这就是为什么很多人对Quora上瘾的原因。

去年，Twitter和Facebook之间展开了兴趣图谱之争。因此， Quora是如何在这个游戏中占据优势的呢？

Quora是从零开始建立起来的，兴趣图谱就是它的支柱。而 Twitter的“Browse Interests”功能覆盖范围太过广泛，使用效果不佳。虽然Facebook可以让发布商推送新文章到你的新闻源中，但大多数发布商一直都不知道这个功能的存在。

这也是为什么Facebook的“赞”按钮现在会发布完整的新闻源故事的原因。未来显然属于那些最好地利用了兴趣图谱的公司。

由相关性驱动的Web，其影响深远而广泛。一个服务如果可以更好地利用兴趣图谱，它就会获得更好的定向广告效果，而对CPM (每千人浏览页面的费用)式广告的依赖性也可能会降低。而且有可能通过把重心放在交易和订阅上获得更高的营收。网络媒体发布商会更重视相关性指标，比如用户参与度和花费在站点上的时间，而不是像网页浏览和流量这样的原始指标。

社会化媒体可能也不会再痴迷于关注者人数和流量，而且进化到语境驱动的声誉系统和算法上。

兴趣图谱还将被用于构建更好的社交图谱。今天的兴趣图谱将根据不同的相关性需要，进一步细化为品味图谱、财务图谱、本地网络图谱等等。

想认识全国各地的创业者、创业专家，快来加入“中国创业圈”