這個用js寫的“智能推薦”外掛程式設計思路別具一格啊

標籤：智能推薦

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現在“智能推薦”幾乎成了一個內容網站的標配，為了提高使用者的滯留時間，就需要想辦法搞些新花樣。比如使用者文章讀到最後時，把使用者感興趣的文章列出來，美其名曰：猜你喜歡。

現在，如果小編出10000美刀，讓你來實現這個智能推薦功能，你會怎麼去做呢？根據常理，思路是不是應該是這樣的？

1、設計一張tag表，每篇文章都有相應的tag，這樣就可以根據tag給讀者推薦相似的文章。

2、給每個使用者設計一張使用者自畫像演算法，根據演算法去分析每篇文章，然後把相關文章推薦給使用者。

實話說，要做好的話非常不容易，估計後面是需要用到當前最火的AI了。這麼個思路的話，那智能推薦代碼至少得需要讀取資料庫吧？不讀怎麼去擷取相似的文章資訊呢？

但，小編最近搜到一個“智能推薦”外掛程式，功能就屌爆了，任何內容網站，你只需要拷貝它的一行JS代碼到你網站就可以了。根本無需什麼讀取資料庫的，只要JS代碼就搞定。

小編就不解了，人家到底是用什麼思路實現“智能推薦”的啊？再說各家網站的資料庫，內容都不一樣，你一行JS代碼通吃，這我當時還真犯迷糊了。讀者你有思路嗎？

內事不決問baidu，我就在百度上輸入：友薦 JS 代碼不起作用。在segmentfault網站查到這麼一條記錄：

650) this.width=650;" src="http://s1.51cto.com/wyfs02/M02/8A/7A/wKioL1gyV4Hwt6IPAAB8c8bmmC4364.png" title="友薦2_副本.png" alt="wKioL1gyV4Hwt6IPAAB8c8bmmC4364.png" />

小編看到“部署以後可能需要一段時間生效”，頓時就茅塞頓開，想明白了。你想明白了沒？

它是個萬能外掛程式，只需要拷貝它的js代碼就能實現智能推薦，而且無需讀取你本地的資料庫，哪被推薦的資料從哪裡來？看這個回答：部署以後可能需要一段時間才生效。其實答案就在這裡。

是這樣的，當使用者瀏覽頁面時，這js會把使用者瀏覽頁面的標題,url等相關資訊發送到它的server裡。本質上它就是在你網站裝了個資料擷取器，雖不讀你的資料庫，但會把你的資料擷取後存到它自己的資料庫，所以部署後才需要一段時間去積累相關的資料，否則是推薦不出來的哦。而你本地顯示的推薦記錄，是從它自己的採集庫裡讀取後顯示出來的。

其實就是轉變個思路而已，資料庫還是需要的嘛。但它的設計思路確實非常好，這樣一是可以做到萬能插，二是能合法採集到其他網站是資料，真是兩全其美啊。

本文出自 “編程藝術” 部落格，請務必保留此出處http://itsart.blog.51cto.com/1005243/1874913

這個用js寫的“智能推薦”外掛程式設計思路別具一格啊