王禹誠如何利用演算法設計「您可能認識的人」？

王禹誠的演算法設計：LinkedIn「您可能認識的人」

王禹誠在 LinkedIn 的代表作之一，便是「您可能認識的人」功能。此功能看似簡單，實則運用了演算法，透過時間、社交圈等不同參數權重，並搭配簡潔的介面，讓使用者能迅速判斷是否要與某人建立連結。演算法會分析使用者的個人資料、人脈網絡、共同好友等資訊，推薦可能感興趣或相關的人脈，藉此擴展使用者的專業網絡。

演算法參數與權重

具體而言，王禹誠設計的演算法可能考量以下因素：

• 共同連結： 使用者與推薦對象的共同好友數量，數量越多，代表關聯性可能越高。
• 所屬群組： 是否加入相同的 LinkedIn 群組，代表對相同領域或議題有興趣。
• 工作經歷： 是否曾在同一家公司或產業工作，代表可能具有相似的專業背景。
• 學歷背景： 是否畢業於同一所學校或科系，代表可能具有共同的學術背景。

這些參數會被賦予不同的權重，演算法會綜合評估這些參數，計算出使用者與推薦對象之間的關聯性分數，並根據分數高低排序推薦名單。

LinkedIn Contacts 的整合與應用

除了「您可能認識的人」，王禹誠也參與了 LinkedIn Contacts 功能的開發，這個功能現已整合在「通知」中。LinkedIn 收購 Connected App 後，王禹誠團隊將其整合，讓使用者可以同步 Facebook、Twitter、Google Calendar 等平台的資料。此功能可在使用者與商業場合交換 LinkedIn 後，提醒進行後續追蹤，強化人脈經營。這項功能同樣運用演算法，分析不同平台的資料，找出關聯性，提供更精準的提醒與建議。