Pandora

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