有意思的互联网创业公司-水平化兴趣发现引擎Qloo

   随着Web的演进以及有关我们行为喜好数据的不断丰富，个性化已经成为用户体验的一个很重要的组成部分。实现个性化的手段则比较多样，有的是利用我们的社交图谱来提供我们信任的朋友的推荐，有的则是利用大数据、API的输入数据等。不过现在的问题是大多数的推荐引擎关注的焦点都是垂直化的—如Netflix推荐的是电影，Pandora和Spotify则是音乐，Yelp推荐美食，而GoodReads则推荐书籍等，对于用户体验来说显得过于碎片。

   初创企业Qloo希望用一个全面的视角来解决这个问题，它发布了自己的文化发现平台，该平台可以提供有关音乐、电影、电视、餐饮、夜生活、时尚、书籍和旅游等一切与文化有关的个性化推荐。



       用户首次注册Qloo时，平台会提供针对八类题材让用户做出兴趣选择。然后系统就会根据用户的偏好针对每一类别做出推荐。因此Qloo可以说是在Web上探索文化的不同垂直领域之间关联关系的先驱。但在日常生活中，我们在某个文化领域的偏好的确会影响到在另一个领域的选择。哪怕其中并不存在完美的关联性，但是特定的共通性还是可以为某些令人吃惊的发现打下基础。

   对于Qloo的推荐结果，用户可以做出解析，指出哪一类推荐相关性最强。也就是说，用户可以利用自己的偏好设置来发现新音乐，或者根据用户对电影、夜生活之类的喜好来筛选音乐。跟Netflix一样，用户也可以对结果表达自己的喜欢或者厌恶，以供网站未来改进推荐。

     Qloo也允许用户互粉，让大家找到同好中人，从而赋予了其一定的社交网络的属性。这一点有些类似豆瓣。