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视频搜索和推荐服务Clicker星期三宣布已与Facebook进行了整合，现在它可以利用Facebook的社交图，根据用户自己及朋友的兴趣，为用户提供个性化的推荐服务了。
“我们已经与Facebook合作为您提供个性化的体验”（腾讯科技配图）
“Clicker预测”
利用Facebook的社交数据，Clicker.com重新设计了网站，并推出“Clicker预测”服务，向用户推荐他们可能想观看的电影和电视节目。当Facebook用户第一次登录到该站点时，Clicker就可以根据该用户在Facebook等网站上“赞”过的内容，为他提供个性化的推荐。
无需输入信息即可进行推荐
这对Clicker来说是一个重大转变：现在它可以利用Facebook的用户行为数据来提供个性化的、用户可能感兴趣的内容“流”了；而更重要的是，用户无需在Clicker网站上输入太多数据（通过评分、评论或观看Clicker.com上的视频等方式），Clicker就能提供这样的服务。对于第一次使用Clicker的用户，该推荐引擎可以依据他们在Facebook上的活动来对他们进行归类，并判断他们的兴趣为何。
Clicker的首席执行官吉姆兰佐恩（Jim Lanzone）表示，整合Facebook对他们的推荐引擎来说非常重要，“尤其是对早期的用户，这让我们从一开始就能知道你喜欢什么。”
但Facebook的数据只是Clicker的整体数据的一部分；Clicker表示，它的推荐引擎在推荐视频时会考虑到50多个不同的因素，其中包括用户评级和与Clicker网站的互动。换句话说，Facebook的数据只是个性化推荐的出发点。随着时间的推移和Clicker的收集到更多和用户喜好相关的信息，Facebook的数据就会变得不再那么重要了，因为Clicker那时将会有更加丰富的信息可以利用。
社交数据到底给推荐服务带来多大好处？
但一些业界人士认为，现在的问题是，社交数据到底能给推荐服务带来多大的好处呢？例如，Netflix曾经提供过这样的功能：把用户和他们的朋友连接起来，让用户可以看到朋友们在看什么电影或者是打算看什么电影。但随着时间的推移，Netflix对这些数据的使用在减少，最后甚至取消了“和朋友相连”的功能。Netflix新近在加拿大开展的业务甚至连即时队列功能也没有为用户提供，用户需要依靠推荐引擎来发现他们可能会感兴趣的新内容。
兰佐恩仍然认为，要为较大的用户群提供服务，社交数据非常重要。 “如果我们想解你的心思，当然数据越多就越好。我们的工程师会告诉你，如果Netflix公司拥有社交信息，它本可以发展得远远更好。”
业界人士认为，Netflix公司倒也可能会同意兰佐恩的观点。尽管Netflix曾经切断了用户之间的社交联系，他们现在却在试图聘用一名Facebook工程师。但目前还不清楚Netflix是否也将利用Facebook数据来开展推荐服务。
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