CSDN对推荐系统算法的漠视

    互联网海量用户和海量信息面前，信息不再是稀缺的事物，反而出现了信息过载。当大量的信息摆在我们面前的时候，把哪些信息给我们的用户就是一个非常重要的问题了。根据用户的profile，用户最近的浏览记录，或者根据用户当前访问的网页做出推荐就是重要的问题。推荐系统对于提高网站的用户体验，提高网站PV是一个非常重要的问题。
   
         广告对应互联网企业来说是非常重要的。当前google、百度、淘宝等网站，大量的收入都是来自于互联网广告业务。而广告业务中，出了搜索引擎相关的广告以外，大量的广告是通过各种推荐系统算法得到的。

        在Amazon，Item-Based 或者User Based collaborative filter 算法是非常基础和重要的算法。在没有用户数据的时候，ContentBased的算法也是非常重要的。在淘宝网站中，关联推荐和根据用户数据的推荐得到了大量的应用。
  
        CSDN网站备受诟病的就是内容质量的下降。打开首页，映入眼帘都是大幅的广告图片和没有多大兴趣的新闻。假如CSDN加入推荐系统信息，根据用户的Blog，或者论坛的得分信息来推荐部分内容，应该可以大大提高对用户的吸引力。比如，我从来不看java script的信息，就没有必要推荐这方面的blog在首页上面。

        CSDN网站首页的子菜单，如“移动、开发、云计算、软件研发、Web开发、Channel9、Java、安全、数据库、.NET、服务器、”，如果能够根据用户关注的专栏方向来设置，必然会更加方便用户的使用，降低用户找到信息的平均点击次数。
   
        CSDN的招聘信息，还是用传统的滚动条信息方式，实在是太古老了。如果根据用户blog和地理位置，推荐相应的招聘信息，效果会好很多。
        CSDN如此众多的博客，blog文章竟然连相关文章都不自动推荐， 这实在是难以容忍，并且不可思议，是对内容资源的极大浪费！
        大量使用推荐系统，当然需要耗费更多的计算资源和服务器，消耗更多的成本。毕竟CSDN作为技术性网站，这方面可以改进的实在太多。从简单的做起，逐步改进吧。