偏好聊天是不固定的，你可能在某一时刻关注F1，但后来就不关注了。你或许只需要在某个短暂的时间里找同样的偏好的人一起探讨问题。

而QQ群是固定的、长期的。

偏好聊天可以是基于“话题”的，也就是基于“关键词”的，关键词可以很多，但QQ群只有那么一点点。

很多网站都提供一个让同时浏览该网站的人一起聊天的小窗口，如果互联网中每一个网页都嵌入一段“偏好聊天平台”的代码，那么，每个人都可以在任何网页，无需安装任何插件就可以开始偏好聊天。

不妨假设这段代码实现的效果和Google Friend Connect类似：

然而，要任何网站都嵌入同一段代码基本是不可能的，在安全性和开放性上考虑都几乎无法实现。

在浏览器里安装一个插件相比起在网页中嵌入代码要来得简单，因为你能让用户去安装插件，而很难让一个网站嵌入你的代码。

安装浏览器插件后，用户可以在浏览器窗口或侧边栏开始偏好聊天。

用软件来实现相对要简单多了，以QQ为例子，假如QQ软件加入了“偏好聊天”的功能，几乎没有人需要安装一款新软件，因为几乎每个中国网民都会有一个QQ号码。

同时，基于QQ软件的话，用户结束“偏好聊天”后还可以继续依赖于QQ来进行普通的交流。

假设这个平台是用过QQ来实现的，首先要解决的是偏好的获取。也就是如何获得用户正在浏览的网页数据。

设想QQ软件里包含了“网页内容分析软件”，当你在浏览网页时，该分析软件通过采集浏览器的当前网页地址、标题，内容，关键字，网页结构等等，反馈到服务器，然后在网络中对比数据，找到和你正在浏览的内容相似的让人，让双方或多方进行配对或聚合。

图：原本杂乱的偏好

图：将同样有“软件”偏好的人联系起来

用户还可以发起话题，如下图，假设在QQ的面板里有一个“话题（Tag）”面板，用户可以在这个面板里输入自己感兴趣的话题，系统通过分析找到和某一用户话题匹配度最高的用户（或用户群），在这些用户之间建立起沟通的渠道。

图：聊天窗口构想

图：聊天窗口里的“话题”

服务器端还应具有语义分析系统，能生成某一关键词的相似关键词，只有这样，用户之间的配对率才会更高。试想一个人发起的话题是“F1”，另一个发起的是“一级方程式赛车”，显然这两个话题是相似的，服务器分析系统应具有这样的分析能力。

图：服务器分析相似关键词（以Google搜索罗盘为例）

更进一步，很多人都关心国庆的游行表演，10月1日时，一个用户发起了“坦克”这个话题，而另一个用户发起了“游行”，这2个关键词看起来关联性不大，但放到10月1日时关联性就相对更大了，服务器的分析系统还应具有上述的“与时俱进”的分析能力。

当一个用户所发信息里的“垃圾内容”多于阈值的设定，它将被踢出房间。

当一个群有1/3（假设）的人对某人都作出屏蔽信息选择，系统将自动将他踢出房间。