关于推荐引擎学习随笔

 最近小看了一下推荐引擎的东西，在这里发表一点点看法，原来在sina博客里，现在迁至51cto

1.推荐引擎的分类

    （1）根据实现最流行的东西，直接推荐

    （2）根据你的通常的搜索习惯还有个人年龄信息等等推荐商品，好友等。它的原理很简单，就是根据用户对物品或者信息的偏好，发现物品或者内容本身的相关性，或者是发现用户的相关性，然后再基于这些关联性进行推荐。

 

    （3）人工智能猜测个人喜好

2.关于协同推荐（CF）

  这个就是通过你的搜索记录、你的交际圈，构建算法猜测你的喜好，猜测你到底喜欢什么。通过物品对比，朋友购买对比，来猜测你到底喜欢什么。

  （说到这，我想说，我们正在一点一点的被个人信息公开化，比如朋友买了什么不可见人的东西，可能系统会推荐给我，那不是很尴尬，说不定我就会猜到这个人是谁）

   继续说这个，应该就是利用了我的朋友圈、我的记录，不断猜测我的信息，然后推荐给我

3.小议

已经说了这么多方法，但是这个一定就会奏效么，答案必然是否定的！！所以说各个网站应该根据自己的需求还有自己的优势和信息来源进行这种推荐模式和方法！并且想更所的办法在用户体验可以满足的情况下得到更多的信息！这就需要设计者的独具匠心！

 

 

 

（未完，待续）