社会化搜索与推荐浅析-智能web浅析

web的现状：

大多数的传统web应用是不智能的，特点就是对所有用户的输入的反馈是相同的。

所需要做的是：系统在反馈之前先考虑用户的所有行为，和所有用户在不同时间的行为，及其它各种可能有用的信息进行分析。

web智能的基本要素：

内容聚合：即与具体应用相关的大量的数据

参考结构：内容的结构化和语义解释

算法：获得数据中隐藏的信息

智能推荐所要注意的地方：

1：数据是否可信

规范不统一，不适合所选的算法，数据缺失等

2：计算耗时可能很长，且误差很难控制

3：数据的规模过小或过大

过大会影响计算时长，过小又会影响精准度

4：有的算法是不可扩展的（不能够通过简单的增加机器来完成）

5：不要试图重复用同样的技术解决不同的问题（当你手里有一把锤子，那么看什么都是钉子）