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豆瓣的豆瓣猜功能是如何实现的？豆瓣的读书、电影、音乐都有一个豆瓣猜功能，这个功能真的很不错，很好奇这个功能是怎样实现的？总觉得不会是一个单纯的依据标签推荐的算法。以读书为例，我曾经思考过一种方法给同一个用户读过的所有书之间建立一个联系，这样书籍之间的相关度可以通过大量用户的行为而趋于精准。但是这样需要的计算量以及需要储存的数据量似乎是极大的。4 个答案

答案 1：

作为这个产品的开发者，很高兴有人还在关心它。这个产品的使用者并不是很多，所以方法也相对简单。基本上是个改进版的item-based KNN生成的推荐数据，然后根据tag进行组织展示。没有使用聚类的方法，有一些启发式规则和统计规则。

答案 2：

数据挖掘，这是一个专业的领域。根据豆瓣已有书的信息，再根据用户对书的打分，结合这些用户看过的书，以及你自己看过的-评分情况，综合采用某种算法而得到的。的确跟你说的一样，数据量越大越精确。我不是很懂，如果你有兴趣，推荐你去.resysc-ina学习。那儿是专业数据挖掘爱好者的聚集地。

答案 3：

据说是修正的余弦定理再加了些优化

答案 4：

统计学和良好的数据挖掘算法。

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