万鑫是青岛大学网络工程专业大三的学生，平日很喜欢看电影的他经常关注豆瓣等社交平台自动推荐的影片，可是，他发现这些推荐的电影有时候并不完全符合他的口味。能不能进一步提高社交平台个性化推荐的精准度?他希望能通过改进推荐的算法，解决这个小小的“痛点”。
去年10月，他和同班同学一起组成了一个创新团队，并申报了国家级大学生创新创业训练计划。4个人的团队分工明确，万鑫和杨瑞丰负责个性化推荐算法的实现，张栋负责网络爬虫程序，王震负责搭建用于展示新推荐功能的社交网站。
在多向度的社交网络当中，关系的亲疏是影响个人判断和喜好的重要因素。在观察到这一点之后，万鑫和队友们对于以往的推荐算法做了这样的改进：增加信任机制，尤其是强化意见领袖的作用。
“也就是说，使用这一算法之后，社交平台向你推荐电影时，那些和你交流越多、你越关注的好友喜欢的电影类型和对影片的评分，对推荐的影响系数就会越大。”万鑫这样通俗地解释这个算法想要实现的功能。
这一项目启动已有6个月，前期的数据抓取和算法实现已经基本完成，目前仍在进行测试改进。对于这个创新项目的未来，团队成员的想法很简单：“单单基于这一点就去创业不是很靠谱，我们更多地是想借这个项目锻炼自己的创新能力，然后继续探索。”(节选自《青岛日报》4月21日第12版)
