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亚马逊的评论体系的设计者Greg Linden说过一句话：“如果谁能够把目前的网上内容展示的风格从搜索驱动转变为推荐驱动，那就将取得巨大的回报。”而这也是创业公司Directed Edge的信条。

亚马逊上出售百货，当然有很好的产品推荐系统，但没有理由认为新闻、音乐、甚至社交网络等等我们在互联网上的一切，不该也有很好的推荐系统。既然每一个不同的细分行业里都有很多竞争者，Directed Edge就开发了一个能够插入不同网站的推荐系统。

举例来说明“推荐”的价值。

第一类是产品，从用户的点击历史、购买历史、产品评级来做推荐。能够推荐比如“购买此产品的人还买了…”或者“我们认为你还可能喜欢…”

第二类是社交网络，从用户的社交图谱里挖掘数据，能够推荐比如“你可能认识的人”，“你可能喜欢的网页”，“与你相似用户喜欢的广告”。

第三类是新闻内容，根据用户的点击历史推荐“喜欢本人的人还喜欢”，以及“与你相似的人还喜欢…”。

第四类是招聘和求职，也是根据用户个人背景信息和点击记录推荐“相似的工作”，“我们给你的建议”，“相似的求职者”，以及“我们认为这些人适合你的公司”。

当然，你也许从很多网站都看到过这些功能，不过，Directed Edge是从全互联网挖掘数据，并且让每个网站都能实现这些功能。

对于那些安装了这个系统的网站，得到的推荐是实时的。Directed Edge的联合创始人Scott Wheeler说：“我们能够几百亿的数据节点里抽取数据包，然后在百万分之一秒中，计算出哪些是与这个网站的主题相关的。大多数的其它推荐引擎都是预先计算好的，而不是像我们这样能够进行即时计算。”

Directed Edge坚信：我们正处于一个从搜索转向推荐的时代，而实时性对此至关重要。我们都正在社交网络的发展现状里看到这个趋势，而Wheeler相信，接下来会普及到互联网的每一个角落。所以Directed Edge所做的，就是成为其一部分。

这个推荐系统当然十分复杂，不过据说一个网站安装它只需要15分钟。同时，这个系统必须能够兼容你的网站的已有的数据，为此，Directed Edge能够阅读很多种不同的语言。

一个相关的新闻是，十分契合“推荐图驱动”这个潮流的Digg刚刚宣布测试其新的广告形式，即把广告也加入“推荐”的元素。