当我们进入电子商务网站后，一般首页都会有热销产品推荐。往往人们费尽心机想找的产品，都不属于热销产品。据有关实验数据显示，一个电子商务网站中的用户越活跃，越倾向于购买比较冷门的物品。这种现象在图书领域表现的尤其明显，例如一个刚毕业的大学生和一个有多年工作经验的程序员去买书，热销图书就能满足大学生对知识的需求，而有经验的程序员会直接去寻找对它有帮助的更深层次的专业书。
因此，站到物品和电子商务网站的角度，挖掘物品的长尾是势在必行的，这正是推荐系统主要工作。传统的80/20原则在电子商务网站中已不再适用。传统商店受经营场所面积及货架成本制约，不能将所有的商品展示出来，只能展示出热销的商品。但电子商务网站不受这些因素影响，能够用比较低成本展示并出售更多的商品。虽然大多数商品都不热门，但数量多，因此这些不热门商品的总销售额也不可小觑，甚至会超过热门商品带来的销售额。推荐系统通过分析用户的历史行为记录，为其建立兴趣模型，从而有针对性的将商品准确地推荐给的用户，帮助用户找到那些他们感兴趣但不易被发现的商品。
如今，许多著名的网站都应用到了推荐系统，并取得了明显的效果，其中最有影响力、最具说服力的几个网站为亚马逊、Netflix、Facebook、Twitter及豆瓣等。事实说明，Web2.0时代，推荐系统这种信息发现机制才是符合人们需要的。
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