五种方法解决 Web2.0设计中的匹配度

现在大家都在讨论Web2.0 ，大家都在搞用户行为前端设计，现在注册一个ID一般只需要几秒钟，站长期望其产生高价值的UGC，形成一个只需要审核和挖掘海量信息的平台，众多的网友围绕着N多个topic ，产生一系列高度相关的content，续而产生很多comments，一切看似很完美。无需很多的人来管理网站，每天都有用户自主上传大量高质量的内容。

UGC很好，但是他们都是自发的，产生的comments 和topic，相关度不大好，SE也没智能到可以完全连接人的意思那个层面。海量的comments 和topic不怎么相关，那对于网站的搜索引擎优化和推广极为不利，每个页面都有很多的噪音，噪音太多，SE也没法确定页面的主题，即使你用GGAD，那匹配的程度也不会很好，单价也会比较低。

用UE这个视角来看，用户通过SE或者站内搜索过来的，匹配度也不高，UE很差。

因此，有必要采取一些措施。

1.人工干预，编辑来筛选精品comments,这个尺度和标准不好把握。

2.专门设计一套算法，把优秀的评论放在前面。

3.为comments，单独设置一个页面。其中带有返回的连接。

4. 我们应该培养一种文化，引导网友如何去发topic 和comments.

5. 对网友进发topic 和comments 进行培训。