印度社交推荐平台Frilp让朋友帮你找到所需要的一切

如果你想找到你所在地区最好的瑜伽课，你会怎么做?

你可以尝试谷歌搜索，或到相关网站查看列表，你可能会在网站上看到一些评论和排名，但你仍然需要做大量的挖掘和验证，以确定它们是否适合你的要求。而对于一些更细致的查询，比如哪个牙医在牙根管治疗上在行，当地哪个餐馆的饭菜不太油腻和辛辣，你很可能会选择向朋友咨询。

但问题来了，你的哪位朋友会知道有关瑜伽班或酒吧的信息呢?理想的情况是，有人有过相关经历。所以，你会开始询问周围的朋友或者在Facebook或朋友圈上发出询问贴。如果幸运的话，你的一个朋友会告诉你一个完美的地方。但这却并不是找到你所需的最有效的方式。

想象一下有这样一个网站，它可以搜索你的社交网络从而找到你想要的?它将基于你的需要构建一个智能的查询请求，并将其传送到你社交网络上的朋友和家人手中，让最合适的回答者给你答案。并且答案会存储在发送人的社交网络中，以便在下次遇到类似的查询时可以再次访问。

如何解决这一技术难题

印度的初创公司Frilp将朋友和帮助组合到了一起。它采用高级算法，基于社交网络和手机联系人列表上朋友或家人的推荐，为用户提供合适的商家或服务推荐。Senthil是Frilp的COO兼联合创始人，他解释了这一技术的难点：

“根据你的个人资料，我们试图优先选择那些和你有相似生活方式或职业的人的建议。为了实现这一点，我们会用到他们的工作地点、工作类型、社交媒体上的行为等数据。我们把它叫做“信任分”，并用它来预测某个人是你朋友或是同事，即使你还没有明确宣布。”

在整个互联网用户中，会为某个产品或服务写公共点评的用户只占很小的比例。你和我通常是不会针对我们使用的某个模块化厨房或某个牙医给我们的牙根管治疗发布点评，但是，当某个朋友在社交网络或短信上寻求牙医或室内装修师方面的推荐，我们是乐意回答的。

这些人(朋友和家人)正是Frilp在帮你寻求答案时所搜索的人群。而搜索引擎是不能帮你找到这些答案的，因为主观的查询是很难处理的。“谷歌可以帮你找到当地的牙医，但不能告诉你哪个牙医是你朋友访问过并喜欢的”，Senthil这样说道。

位于印度钦奈的创始人

Senthil K和ShyamAnandaraman都是斯坦福大学“青年企业家”学员，他们和其他三个小伙伴Raja Jayaraman，Anish Deenadayalan和Aravind Gopalan在钦奈创立了图灵研究实验室。他们根据英国战时密码破解专家阿兰·图灵的名字命名，因为当时的想法是通过Frilp破解社交推荐这一谜团。

该项目早期的支持者是印度最成功的软件产品初创公司之一Freshdesk的创始人GirishMathrubootham。此外，Frilp还被英国TechHub选为“印度五个发展最快的初创公司”，并到曼彻斯特访问。

ShyamAnandaraman此前在华尔街工作。“当Shyam搬回印度定居时，发现找每一件事情都是如此艰难。JustDial虽然可用，但有只有几个服务厂商的列表，不足以让你做一个很好的决定。我们想看看这个问题到底有多大，最后发现仅仅JustDial便能在一个月内收到1500万个查询请求”，Senthil这样回忆道。在那时ShyamAnandaraman和Senthil见面，并第一次谈论建立一个社交推荐平台。

他们随后找到了Twitter 推荐算法的设计者Ashish Goel一起开展技术工作。此外，他们还拜访了硅谷的一些创业英雄，包括Twitter的创始人Jack Dorsey，请教经验和建议。

印度南部的大城市钦奈和班加罗尔都有大量的技术流动人口。Frilp创始人看到了他们总是频繁询问另一个人关于住宿、吃饭、购物、约医生、上门服务等问题。所以，从斯坦福大学回国后，他们将目标瞄向了班加罗尔和钦奈的外来专业人士。

专家推荐

Frilp现在开放的用户超过10万人，用户可以看到推荐人的简短介绍，一切都采取非匿名的形式。

随着用户以及存档的推荐答案的增多，该平台将继续发展。但是仍然会有时候在你的社交网络中没有人知道你所需要的，为了照顾到这一点，Frilp会通过用户在社交媒体以及其平台上的行为来识别“专家”，比如一名班加罗尔的美食家会知道很多关于当地餐馆的信息。

“我们会向你推送你倾向回答的查询请求，并基于你的回答创建一个专家图。专家会受到奖励，比如圈内的社交认可以及商家邀请”，Senthil这样说道。这样的“专家”填补了在寻求一个查询回答时，在社交网络中找不到合适的朋友这一不足。

但从商业的角度，这样的个性化推荐比商家服务列表、评论或广告远远更有价值。最重要的是，它降低了人们采取决定的时间。“往往有太多的选择摆在那里，你需要做很多费心的调查。当信息是由可以信任的人提供，则可以大大缩短时间。如果你知道有一个朋友有类似的品味，这样可以节省你不少时间和精力。如何实现这一点正是我们解决的问题”，Senthil这样说道。

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