Question

1. 在1992 年的论文《Using Collaborative Filtering to Weave An Information Tapestry》 中，论文提出了一个基于协同过滤collaborative filtering 的电子邮件过滤系统。

   Tapestry 是 Xerox Palo Alto 研究中心开发的实验邮件系统，其动机来自于电子邮件的日益使用，导致用户被大量的邮件所淹没。

   处理大量电邮的一种方法是提供邮件列表，这使得每个用户只能订阅他们感兴趣的那些列表。但是，特定用户感兴趣的文档集合很少能够完整的映射到现有的列表。

   更好的解决方式是为每个用户指定一个filter 过滤器，该过滤器将扫描所有的列表，然后在所有列表中选择用户感兴趣的文档。

   目前已经有一些邮件系统支持基于文档内容的过滤。 Tapestry 系统可以在基于内容的过滤之外，通过引入人们的行为来执行更有效的过滤，这种过滤被称作协同过滤 collaborative filtering 。

   协同过滤通过记录人们对于他/她所阅读文档的反应reaction来协同从而帮助彼此进行过滤，这种反应可能是文档特别有趣（或者特别无趣）。这些反应（通常也被称作注解 annotation ）可以由其它过滤器访问。

2. 下图给出了Tapestry 的整体架构：

   • Indexer：从电子邮件、Netnews 等外部来源读取文档，并将其添加到 Document Store 中。Indexer 负责将文档解析为一组索引字段从而方便在query 中使用。
   • Document store：为所有 Tapestry 文档提供长期存储，该存储仅支持追加。它还在存储的文档上维护索引，以便可以有效地执行对文档数据库的 query 。
   • Annotation store：为文档关联的注解提供长期存储，该存储也只支持追加。
   • Filterer：重复对文档集合运行用户指定的一组query，那些与query 匹配的文档将被返回。
   • Little box：将特定用户感兴趣的文档排队。每个用户都有一个 little box，它里面的文件由过滤器填充，并由用户的文件阅读器消费。
   • Remailer：通过电子邮件定期的将little box 的内容发送给用户。
   • Appraiser：对用户的文档进行个性化分类（如用户的 little box 中的文档）。该功能可以自动地对文档进行优先级排序和分类。
   • Reader~Browser：提供用于访问Tapestry 服务的用户界面，如添加/删除/编辑过滤器、检索新文档、显示文档等。

   

3. 在 Tapestry 系统中，用户需要显式指定协同的用户以及该用户的行为构建协同过滤器。在后续的演变过程中，协同过滤已经改进了这种方式，无需用户手动指定即可实现协同过滤。