《象限之眼（象限之眼吻戏）》

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1. 象限之眼女杀手
2. 象限之眼没看懂

象限之眼女杀手

在社交网络之后，下一个大的潮流又是什么呢？

科技爱好者们谈论这个话题已经有好几年时间了。我认为新的潮流已经出现：网络正在从简单的社交共享转向个性化的、具有相关性的内容。

这个潮流的关键元素是，配合社交图谱的兴趣图谱变得越来越重要。

相关性是解决信息超负荷问题的唯一办法。

究竟什么是网络相关性？

要针对信息超负荷的战斗中，人们使用的“武器”通常有两种：相关性和人气。这里的“相关性 ”等同于“个性化”，是和“人气”相对的选择。

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。比如搜索引擎是通过相关性算法来过滤，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，相关性横跨了几乎所有象限，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。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。

由相关性驱动的互联网，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。

象限之眼没看懂

暂无明确结论。
因为象限之眼是一部小说，在小说中没有明确揭示最后凶手的真实身份，因此无法肯定地指出最后凶手是谁。
尽管没有明确揭示最后凶手的身份，但小说中有很多线索可以让读者推断凶手的真实身份。
阅读者可以通过对小说中各个角色的描写和事件的分析推测凶手的身份，从而得出自己的结论。
这也是小说的魅力所在，读者可以成为推理作者，挖掘每个事件的潜在情节，推导出最终的结论。