然而，相關性并不總是意味著個性化。相關性是一種非常動態化的東西，它取決于一個人在某個特定的時間點上的需要。有很多時候，你想了解人氣最高的內容，而其他時候，你只想看到個性化的內容。
目前有多種方法來對信息進行相關性過濾。比如谷歌、Paper.li和PostRank是用算法來過濾，而Reddit、Hacker News使用了眾包（crowdsourcing）方式。Klout的“影響力排名”可以被用來過濾Twitter消息流，Facebook在新聞流中使用了社交關系這個過濾器，在它新推出的評論插件中使用的過濾器則是社交信號。對于提供具有相關性的內容來說，地理位置是另一種重要的信號，而且它在移動世界中的重要性正在日益增長。
換句話說，相關性橫跨了圖中的所有象限，在上述的各種相關性過濾方法中，沒有哪一種是“最好的辦法”，因為對于相關性來說，不存在“殺手級”的方法。TrapIt的首席營銷官小亨利·諾斯哈福特（Henry Nothhaft, Jr.）就曾表示，不要迷戀所謂的相關性過濾“殺手級”方法，它只是傳說。支持多種發現方法，多種過濾方法，具有靈活性，并支持多種移動平臺的服務才會更具競爭優勢。
Quora：興趣圖譜的展示
Quora開創了將興趣圖譜作為新聞源的主要信號的做法。 Quora在新用戶注冊過程中，就要求他們選擇關注哪些主題，表明了關注主題的重要性不遜于關注用戶。
Quora的新聞源展示了當你把社交圖譜和興趣圖譜混合在一起時會怎樣：很多人都對它上了癮，但又很難解釋為什么會上癮。一篇文章出現在你的新聞源中，不是因為你是關注了某個用戶，而是因為你關注了相關的主題。
這往往會導致個性化的“新奇發現”，即“出人意料的相關性”，這就是為什么很多人對Quora上癮的原因。
去年，Twitter和Facebook之間展開了興趣圖譜之爭。因此， Quora是如何在這個游戲中占據優勢的呢？
Quora是從零開始建立起來的，興趣圖譜就是它的支柱。而 Twitter的“Browse Interests”功能覆蓋范圍太過廣泛，使用效果不佳。雖然Facebook可以讓發布商推送新文章到你的新聞源中，但大多數發布商一直都不知道這個功能的存在。
這也是為什么Facebook的“贊”按鈕現在會發布完整的新聞源故事的原因。未來顯然屬于那些最好地利用了興趣圖譜的公司。
由相關性驅動的Web，其影響深遠而廣泛。一個服務如果可以更好地利用興趣圖譜，它就會獲得更好的定向廣告效果，而對CPM (每千人瀏覽頁面的費用)式廣告的依賴性也可能會降低。而且有可能通過把重心放在交易和訂閱上獲得更高的營收。網絡媒體發布商會更重視相關性指標，比如用戶參與度和花費在站點上的時間，而不是像網頁瀏覽和流量這樣的原始指標。
社會化媒體可能也不會再癡迷于關注者人數和流量，而且進化到語境驅動的聲譽系統和算法上。
興趣圖譜還將被用于構建更好的社交圖譜。今天的興趣圖譜將根據不同的相關性需要，進一步細化為品味圖譜、財務圖譜、本地網絡圖譜等等。
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