推荐系统中的推荐理由实现，有什么好的思路吗？
在美国亚马逊做推荐的时候，我们做过一些比较大胆的尝试，也是我自己看好的方向，虽然最后因为某些原因没有继续下去。我们那时做推荐是朝更人性化的方向，举些做过推荐理由的例子： 1. 推荐这部电影的原因是因为他得了Oscar。（根据过去发现你对得奖的片比较感兴趣） 2. 推荐Harry Potter第二集是因为你6天前买了第一集。（根据你过去看续集的习惯） 3. 推荐产品A是因为你朋友下周生日，而A是他喜欢的。（或许你可以买来送给他） 。。。等等。单独每个的覆盖率不会高，但转化率非常高。 每个物品都有它特殊的属性在，只要朝人性化的方向去想，挖掘一些比较有影响力的属性出来，对购买决策会有帮助。另，推荐应该是个一般人很可以容易理解的东西，这会影响用户的信任。