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pandora | by hsuanwei
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pandora

www.pandora.com/

 

最早我是在凱洛家看到Pandora的介紹,凱洛已經寫了很詳細的說明了,有興趣的人可以看一下這一篇「新年數位新生活」。

 

這個潘朵拉最讓我佩服的就是它的推薦系統,這我又要碎碎念了,想當初我的碩士論文是想做推薦系統的(代理程式),唉~後來做CMMI對我來說根本沒有應用的價值。我最早接觸到的商業推薦系統,是Amazon的服務,就是你買了某本書,網站就會告訴你,誰買了這本書的同時,也買了另外哪幾本。隔一段時間,它乾脆在你登入時,直接推薦商品給你。推薦這種東西其實很早就有人做了,像最早之前每次在網路上要申請某些服務的帳號,老是得勾選一些興趣選項,網路商就會分析這些選項,寄給你一些DM,有的人稱這個為個人化服務。

 

要做好推薦系統的前提,在於要有夠龐大的資料庫,以Amazon來說,它的交易記錄,利用推薦系統分析之後,又成了一項獲利的工具。透過統計學的分析之後,推薦的商品,的確能夠符合大部分消費者的需求(博客來現在也有)。所以到現在我還是認為推薦系統是很大的商機,比如說每個人信用卡的消費記錄,若有辦法進行分析,那銷售上就更能準確命中目標群了,而銀行的傳統郵購說不定利用WEB來經營,生意會更好。當然現在很普遍的拍賣網如果利用推薦系統,肯定能大量促進經濟的流動。

 

說了一些廢話之後,好的推薦系統其實不好做,它跟搜尋引擎一樣,搜尋引擎的語意是搜尋的關鍵。每一種推薦系統,都會有自己分類的依據,有了這個東西,再透過演算法統計、比較與分析,才能夠出現所謂的推薦。這好像星座一樣,至少它得先分成十二種星座,才能將人依出生日期分類成各個星座。問題是,這十二種是怎麼出現的?

 

撇開那些有的沒的,Pandora的推薦系統真的很棒。我自己很喜歡聽音樂,現在擁有的CD也破千張了,儘管我很喜歡聽也很愛買,但我的消息來源很少。我買CD的動機,大多都是聽到廣播、MTV台或是朋友的介紹,除此之外就沒了。透過Pandora,我可以先輸入我喜愛的一首歌,然後它就開始會推薦我同類型的歌,這就好像專門為我量身訂做的廣播一樣,而它還提供原始CD的清單,所以我真的喜歡,就可以照上面的資料把CD買回家。

 

不過對我來說它有個很大的缺點,那就是它肯定會讓我花更多錢,因為我會發現一大堆我喜歡的CD,呃!有時候人的佔有慾要少一點,這樣就不會想把東西買回家了。

 

所以,好的推薦系統就等於是搖錢樹,如果我真的有資金可以創業,這大概是有機會獲利的東西。如果我真的跑去念博士,那這應該會成為我的研究題目吧!

 

P.S.

論文題目是「Irrational Consumption Recommender Systems(超級勸敗系統)」~

 

Recommender systems 1

 

Recommender Systems 2

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Taken on May 16, 2006