如何实现这样的推荐系统？喜欢一本书，会推荐一个访谈，一段对话，一篇文章，一个视频等，不局限于推荐同类事物。也不局限于推荐你可能喜欢的，而是你可能需要的，对你可能有帮助的
worth · 2017-01-18 19:45:35 +08:00 · 1587 次点击这是一个创建于 2867 天前的主题，其中的信息可能已经有所发展或是发生改变。
现有的推荐系统，比如豆瓣，亚马逊，会推荐你可能喜欢的类似商品。但是类型过于单一了。设想一下这样的场景，在豆瓣上浏览并喜欢一本书，如《程序员的思维修炼》，会推荐《十年学会编程》这篇文章，一个关于脑科学的 TED 演讲视频。一个技术大牛的博客链接，等等。
或者推荐一些你可能不太感兴趣，但是可能对你有帮助的。比如设计类，色彩心理学类的书，健身类的高质量文章或书籍。
再或者更跳脱一点，推荐《春天的十七个瞬间》这样的电影电视。
我感觉想要实现这样的系统，首先要有足够多的可用来推荐的东西，物品池（ Item Pool ）要够大，然后用一些算法来实现推荐。那么该怎样构建这样的物品池，然后用什么的方式或算法来实现推荐呢？
或者推荐一些你可能不太感兴趣，但是可能对你有帮助的。比如设计类，色彩心理学类的书，健身类的高质量文章或书籍。
再或者更跳脱一点，推荐《春天的十七个瞬间》这样的电影电视。
我感觉想要实现这样的系统，首先要有足够多的可用来推荐的东西，物品池（ Item Pool ）要够大，然后用一些算法来实现推荐。那么该怎样构建这样的物品池，然后用什么的方式或算法来实现推荐呢？
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sensui7 2017-01-18 20:14:16 +08:00 via iPhone
建议先看看算法导论
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