引语

目前几乎所有大型的电子商务系统，如Amazon、CDNOW、Netflix等，都不同程度地使用了各种形式的推荐系统。而近来以“发现”为核心的网站正开始在互联网上崭露头角，比如侧重于音乐推荐的八宝盒，侧重于图书推荐的豆瓣等等。那么，到底什么是推荐引擎，个性化推荐的前提、基本形式、具体应用有哪些呢？本专题主要为你讲述这方面的内容。（编辑/付江）

互联网:正从搜索走向推荐时代

推荐引擎：从搜索到发现

在搜索领域，胜负已经非常明显.在国外，Google遥遥领先，在国内，百度一枝独秀。但是，起码到目前为止，还没有哪个推荐引擎是当之无愧的市场领导者。建造个性化的发现机制需要对目前网上所有的表述、分类及评价方式进行深入研究，这绝非易事。但是如果有公司可以把这样的东西做到这些，那么，这样的发现工具不仅仅可以改变营销，甚至整个商业社会。

CSDN特约专稿：个性化推荐技术漫谈

个性化推荐系统必须能够基于用户之前的口味和喜好提供相关的精确的推荐，而且这种口味和喜欢的收集必须尽量少的需要用户的劳动。推荐的结果必须能够实时计算，这样才能够在用户离开网站前之前获得推荐的内容，并且及时的对推荐结果作出反馈。实时性也是推荐系统与通常的数据挖掘技术显著不同的一个特点。

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CSDN特约专稿：音乐八宝盒的推荐引擎模式: 在在线数字音乐领域中，如何能够真正深入挖掘长尾的价值，采用主动的音乐推荐模式，去帮助用户找到符合自己口味的新音乐，成为一个新的挑战和机会。八宝盒（www.8box.cn）是一个基于音乐分享及偏好而建立起来的SNS服务, 利用多年积累研发的推荐引擎，8box能帮你找到可能喜欢的音乐，帮你分析出哪些用户是你的音乐“同好”。
网站推荐机制中的艺术、科学与商务问题: “网站推荐机制是电子商务或内容网站的核心功能之一。例如你在一个网站买了一本书后，网站会推荐其他你可能会感兴趣的书。这被认为是亚马逊等电子商务巨头成功的关键。推荐引擎是网上电子商务系统和用户体验的一个重要组成部分。最新的推荐引擎，如受遗传学启发的Pandora和基于群体社会化标签的del.icio.us都是非常有趣的新发展。这些系统的长处在于“即刻满意度”－－不需要用户提供他们的偏好和过去的浏览或消费历史。不管未来如何发展，亚马逊、Pandora和del.icio.us目前展示了极其出色的推荐技术。我们向您推荐这几个系统，并对未来拭目以待。
对网站推荐引擎机制的一些看法: 到了WEB2.0的时代，大家都强调用户黏度、用户体验、用户贡献度，推荐机制在网站信息组织中的作用慢慢受到人们的重视。需要说明的是，在我的思维里，推荐机制和推荐系统不仅仅起到多卖出去两本书的作用，而更加倾向于“网站信息组织机制”。当推荐机制成为网站信息组织机制的核心部分的时候，个性化页面才会变得比较有趣！
与豆瓣创始人杨勃聊天长尾推荐机制: 杨勃把推荐机制分为两种。一是按内容分类，比如分析一首歌的节奏、配器、频率，然后将与其类似的歌划为一类，著名的Pandora.com就是这样做的。还有一种是社会性推荐。前一种方法，即便只有一两个用户，你也可以做起来。而第二种方法，你必须有很多数据积累。到数据足够多的时候，它会更有效。
推荐引擎系统里的产品基因理念: “基因”一词本是生命科学名词，指的是决定一个生物物种的所有生命现象的最基本的因子。将基因的理念抽象到产品中去，产品的各项外在表现也可以理解为产品的本质属性，即“基因”。我们举个例子来说明：超市里的一个喝水杯，蓝色的，PVC材料的，无盖，圆柱状杯体，8.6元人民币，易佳牌，产地浙江等等这些外在的表象构成了这个产品。在这里我们借用“基因”的概念来概括这个产品的属性：喝水杯（蓝色，PVC，无盖，圆柱状,8.6元，易佳，浙江），其中蓝色、PVC、无盖、圆柱状、8.6元、易佳、浙江就是该产品的基因。

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互联网:正从搜索走向推荐时代

推荐引擎：从搜索到发现

CSDN特约专稿：个性化推荐技术漫谈

推荐引擎机制的前提、基本方式和典型应用

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