为什么只有豆瓣和亚马逊的推荐算法可以做的这么好？
从消费者的角度出发，我觉得国内的网站的推荐，只有豆瓣的“猜你喜欢”和亚马逊的"推荐"，才有点用，可以得到很多信息。那么实现对消费者准确的推荐很难吗？为什么大多数网站都做不到呢？即使像阿里巴巴这样的互联网三大巨头之一。
举个栗子：
1）我在亚马逊上买了一瓶雅诗兰黛3折的眼霜（熟龄肌肤适用，且不油腻）。他会推荐给我倩碧5折无油黄油（适合油性肌肤）、伊丽莎白雅顿精华（适合熟龄肌肤）、居家脸部按摩神器1折39元（款式清新小资）。
2）我在某宝上买了一只美的迷你吸尘器99元。某宝立刻推荐给我飞利浦迷你吸尘器99元，美的XX型号迷你吸尘器139元，粉色蝴蝶萝莉裙32元。
备注：我在这几个网站上都是资深用户。某宝上消费金额应该超过5万，而且多是小件，时间超过7年。有足够信息让他们计算（算计）我。
个人根据不同网站给我的推荐，我猜测他们的推荐逻辑是：
亚马逊：对用户进行了标签细分。我被做了“喜欢折扣”，“外国品牌”，“女性用品购买者”，“年纪为中青年”，“油性肌肤”这样的标签。很切合我实际。推荐的我也很喜欢。
豆瓣：根据我喜欢的物品，分析和我一样喜欢他们的人还喜欢了哪些。并进行推荐。其中可能还包括类别的划分。准确且常常有惊喜，如下图我浏览的：
淘宝：1、根据购买和浏览行为推荐最接近的。2、推荐淘宝上最热卖的。我觉得这是非常糟糕的两个策略。
为什么我觉得淘宝的推荐体验不好？
因为客户一旦购买完成商品A后，很少会短期内购买同样的商品。
最后推荐出来的商品基本都是本类别最热卖的，失去了推荐的含义。就像你在豆瓣上看了《动物庄园》。这时豆瓣推荐了《1984》、哈耶克给你，你就觉得很欣喜。我通过这种方式发现了很多适合我自己口味的好书好电影。可如果无论你喜欢了什么书和电影，它推荐给你的都是TOP250电影和TOP250好书推荐。
我不否认在浏览页面放个“浏览了这些的人也浏览了……”的确有帮助作用啦。可是淘宝那么多推荐页面，比如个人主页上，通通都是“浏览了这些的人也浏览了……”真的好么？
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