时雨小径 May the Spirit be with you

代号'茶叶蛋'

我在写之前想了半个小时, 这个小东西该叫什么, 本来想走文艺路线的叫她'青川晓', 但是在写标题的一瞬间, 傻二萌系的小人跳了出来, 说, 嘿嘿嘿, 就叫她茶叶蛋吧, 以后要有什么新的项目就可以以此类推叫'卤蛋','荷包蛋','咸鸭蛋'了哦.
然后我就这么被说服了.

这是个我YY已久的一个概念型项目, 最初的想法来自于倒数第二个学期的一门课叫'computing of social media', 在我仅去过的几次课中, 我们讨论过一个非常有意思的话题, 那就是在这个世界上, 我们接触到的事物是如何联系起来的, 而在计算机的维度里它们通过数字又是以怎样的一种形式呈现在人们面前. 当时教授给我们看了一个视频, 非常有感觉, 可惜没标记一下, 现在已经找不到了, 我只能用语言来描述一下: 一直以来我们似乎都试图用树形结构来梳理归纳这个世界, 比如"界门纲目科属种"的分类方法, 比如由上而下的行政结构, 进入计算机时代以后, 作为对现实世界的一个数字延展, 计算机的UI也模仿了类似的概念, 很明显的一个就是大家都很熟悉的文件夹结构, 一条路层层深入. 然而, 当信息量数倍增长时, 我们发现一个东西是可以属于不同的类别下的, 比如说一只狗可以属于'犬科动物', 而它也可以属于'人类的好朋友'这个范畴, 然后又可以属于'食物'(=_=爱狗者联盟求放过)这个范畴. 学过数据结构的都知道, 树形结构里每个节点是不能有多于一个的父节点的, 于是我觉得树形结构并不是一个很好地呈现事物, 尤其是事物间关系的方法. 更贴切的一种结构似乎是应该类似于网络的, 每个节点之间都有着错综复杂的关系, 而这种复杂的好处就是从一个点出发, 我们能够得到对其更全面的了解.

举一个例子:
比如我在豆瓣上'喜欢'了一部电影'花样年华', 从这部电影里能延伸出来的信息有哪些呢? 首先可以看一下它的类型, '剧情/爱情', 那么在这两个分类里我是不是曾经'喜欢'过其他同类型的电影呢. 这是一个, 再一个就是演员和导演, 导演是王家卫, 那么顺着王家卫这个点, 又可以发现我还看过王家卫的'一代宗师'和'春光乍泄', 而从演员梁朝伟又可惜延展出更多的看过的电影. 到此为止, 还是同界的联系, 但其实跨界的联系也是存在的, 比如说接着刚才的梁朝伟我可以找到阿飞正传, 然后就必须发现张国荣, 接着通过张国荣就可以看到我喜欢过他的很多歌. 说到底就是这样一种概念, 其实并不需要一个绝对的'中心点'作为出发点, 而能够呈现足够丰富全面的信息.

为什么我会对事物的联系产生兴趣呢, 其实在两年前我就对clustering有过一点点窥探, 这类算法的应用应该还是挺广的, 普遍的比如说精确广告投放, google和amazon都在做的, 还有其实我觉得像豆瓣这样还算比较'虚拟'的社区(什么, YP圣地?), 又拥有非常丰富的数据, 我想对相似(爱好/口味/品味/节操/)人群的需求应该会比那种相对'真实'的'社交网络'要来的靠谱一些, 毕竟人人网/facebook上基本上就直接靠相册来鉴定了.

所以说这一年来上课接触过一些概念, 觉得去中心化是一个非常有意思的方向, 然后又恰好得到了一个网络型结构的启发, 决定将YY付诸于行动, 所以从上周开始每天上班都花2/3的时间在写'茶叶蛋', 完成了一个DEMO, 把她挂在了ganlu.name上了.

通往'茶叶蛋'的传送门.

不是很熟悉前端的写法规范, 觉得写得很没有章法. 但是毕竟重点不是在这里么, 虽然我觉得展示是一个重要的东西, 前提是在好的内容的支持下.

不支持IE, 完全没测试过, webkit的浏览器比如chrome和safari下面看起来应该效果都不错, firefox也还ok.

另外, CREDIT给豆瓣, 毕竟我的图片都是盗链的..虽然偶尔会给我几个403, 但是还是让我用40/min的API给抓了这么些数据, 还是要节操满满地表示感谢.