今天在csdn的主頁上發現有個麥包包的總裁在麥包包的個性化推薦，一隻對amazon的個性化推薦系統很感興趣，發現麥包包這個哥們總結的也不錯。
麥包包的個性化推薦主要是採用協同過濾技術。協同過濾 （Collaborative Filtering，簡稱CF）技術，是推薦系統中應用最爲廣泛的技術之一。麥包包主要採用了三種協同過濾技術：
- 基於用戶（User）的協同過濾，經典用途是Also View；這個在amazon的網站也很常見，經常看到提示，“看這個頁面的人也看了哪些頁面”
- 基於商品（Item）的協同過濾，經典用途是相似商品；這個基本上是基於商品的相似度，可以劃分更細的維度，同品牌、同功能、互補商品
- 基於話題（Topic）的協同過濾，經典用途是個性化首頁。記錄下用戶的訪問軌跡，感興趣的產品，然後爲用戶定製個性化的首頁和推薦。印象最深的是amazon的首頁每個人去訪問都是不一樣的，而隔天發給我的郵件也隨着我訪問不同的商品而有不同的推薦。
希望以後也時間關注下這塊
那個人的訪談可以參考：
http://www.programmer.com.cn/6571/