那时候，我们在做实时新闻聚合和推荐

今天，看到了Techmeme，一个深度阅读的实时新闻聚合和推荐平台，想起了2005-2006年的时候，好几个硅谷的项目都在做新闻的聚合和推荐，利用博客的引用和相互的引用，采用类似PageRank的算法来发现和排名头条新闻。我的项目，Megite，也是其中一个。可是，当时除了Techmeme，其他的人都没有坚持下来。

实时新闻聚合和推荐平台，有几个技术难点需要解决，才能达到好的质量和效果。今天的今日头条，赶上了移动互联网和智能手机的爆发，在这些方面就做得不错。

第一，需要实时的新闻发现和采集系统。一般是指定一些新闻或自媒体网站，爬虫会监控这些网站的新闻主页的变化，一旦发现有新的信息，马上启动抓取。爬虫会根据网站的历史更新频率，自动的学习出最优的监控周期，不至于浪费资源，同时提高命中率。

第二，新闻信息的抽取。需要抽取新闻的主标题，副标题，发表时间，作者，图片，视频，和主体内容。还需要抽取或是自动产生摘要，关键词。最后，还需要对新闻进行大分类，小分类，尽可能打更多的标签。这时，还可以进行一些情感分析。

第三，新闻聚类。将讲同一件事的新闻聚合成一个类，每个类给出一个最好的代表，其它的作为广度和深度阅读的扩展。

第四，发现一段时间内的头条和所有新闻排序。当初我们是根据博客，新闻之间的互相引用，再根据第三条抽出的种子，然后采用类似于PageRank的算法，给一段时间内的所有新闻计算重要性，然后排序。

第五，个性化推荐。收集用户阅读时的implicit和explicit反馈，比如，用户是否点击标题进入，阅读时间长短，是否滑屏，是否分享，是否收藏，等等，自动学习用户的兴趣，然后使用content based recommendation，和collabarative filtering，基于标签和知识图谱的推荐，来给用户推荐个性化的内容。

第六，内容管理平台。对于算法有问题的新闻，人工可以编辑。对于违法的，涉黄的，不宜的新闻，能人工干预屏蔽。对于突发新闻，没有足够数据支持算法排序的，人工提权。等等。

解决或是部分解决了这些问题，我们当初的Megite做得还不错，代码和系统现在依然可以使用，只要部署在云上。看看当时的一些报道。

当时，很热闹的关于新闻聚合和推荐的市场，很多的竞争者，做法各异。

著名的Techcrunch的创始人Michael Arrington写的一篇关于Megite的文章。

著名的Mashable的创始人Pete Cashmore写的一篇文章。

著名博客readwrite的创始人Richard Macmanus写到。

Michael写的另一篇，是的，那时Megite也能发现和排序视频。

Cashmore 写的另一篇，关于Megite的视频聚合和排序。

当初，Megite和Mashable还合作开发了一个项目Mashtracker。

其实，当初还有好几个著名的博客报道了Megite，一些博客也慢慢从读者的视野消失了。

现在想想，当初没有坚持下来，也没有随着移动和智能手机的流行而及时转型，还是蛮遗憾的。