大家好，又见面了，我是全栈君，祝每个程序员都可以多学几门语言。
对推荐的理解总认为水非常深，非常easy走进相近的误区。以下以电影推荐为例，谈一下个人理解。
1. 推荐不是评分。
推荐中一般须要对电影进行评分，可是“推荐 ！= 评分”，否则，仅仅须要将评分最高的电影推荐给用户即可了。可是，对于喜爱恐怖电影的人来说，你给他推荐别的类型的电影他也不会喜欢，其它恐怖电影哪怕评分再低，也会想要去看（哪怕看完了会再吐槽）。
2. 推荐不是预測个人评分。
仍以上面为例，对于喜欢恐怖电影的人来说，他会对“海豚湾”（纪录片）给出非常高的评分，给“XX鬼王”非常低的评分，可是，给的评分高并不代表想去看，同一时候推荐这两个电影，他可能会选择观看后者。——我想要看的东西并不一定是我评价非常高的东西。（就像是，我会赞扬品德高尚、舍己救人的人，但我自己并不一定会要求自己这样去做。评价高和想要看是两码事。）
3. 推荐并不一定仅仅是推荐相似的东西。
我在豆瓣电台听音乐的时候，标注喜欢了两首武侠歌曲，结果立即推荐了十首相似歌曲。会使别人厌烦。道理同上，评价高并不一定想要看。我标注喜欢，可能是长期兴趣，但并不一定代表如今一定要连着听十首。不能吃相同的东西一下子噎死，各类型交错才干长久的保持新奇感，不讨厌。
4. 推荐中新奇感非常重要。
新奇感个人感觉能够分两种。一是能够反复的新奇：比方，听豆瓣电台时，仅仅要曲风混搭，不停的变换，哪怕是听我听过的歌曲也能够（甚至还会喜欢这样）；二是基本不要反复的新奇，比方看电影或看书，非常少有人再看一遍看过的电影。这时候就要发现新奇的，没看过的电影。
5. 推荐要对用户有价值。
这一点主要是针对看书想到的。尤其是在专业书上，读书人想要知道更专业的知识领域，这时候就会越来越进入到小众的领域中。怎样挖掘出“正在看这本书的人以后会继续看什么样的书”？
6. 推荐要对商业有价值。
热点推荐和长尾推荐都是须要的，在不考虑社会责任的情况下，以创造商业价值最大为主要目标。
參考资料：
http://www.52ml.net/16040.html
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