Diggのリコメンデーションエンジンを使ってみた

Diggでユーザーが何か特定のストーリーを“digg”すると、それと同じストーリーをdiggしたユーザー群と関連付けられる。同じストーリーを diggしたユーザーたちは、似たような好みを持つと考えられる。レコメンデーション・エンジンは、「Diggers Like You」（あなたに似たdiggユーザー）としてユーザー同士の類似度を計算する。類似度は、単純に2ユーザーの共通digg数を全digg数で割った0 から1の数値となるという。

Diggのリコメンデーションエンジンを使ってみた
http://www.atmarkit.co.jp/news/200807/09/digg.html

発想が同じでなんかうれしい。でも、サーバサイドで実現するのはすげーと思った。コノ辺りの解析は、メモリとかCPUを使いまくってくれて凄く大変だと思う。

私が作っているブツは、とりあえず、今日のお勧め記事を自分宛にメールできるようにはなりました。今は使い込んで、精度確認して、バグつぶし中です。

最終的にリコメンドはクライアントサイドに来る領域もあるんじゃないのかなと妄想してたりするんだけど、世の中の人はどう思ってるんだろう？個人的には、ローカルでエージェントが動いたり、Myコンシェルジュみたいは方向になって、ブラウザと統合されて欲しかったりする。

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http://codezine.jp/a/article/aid/2904.aspx

↑とか読んでいると、ブラウザの辺でリコメンドほしくなりませんか？