"Times New Roman", Times, serif; align="center">心理测试与内容推荐

内容推荐现在主流 实现方法有二类：一类 通过用户兴趣和兴趣变化 建模方法, 称 基于内容层 过滤（Content Based Filtering）引擎；另一类 基于相似用户群体 兴趣过滤, 称 协同过滤（Collaborative Filtering）引擎. 在实际应用中, 它又有各种各样 数据采集方法, 如Tag标签,Digg数,用户评级….等等, 并且这二类实现方法 混合应用 比较多. 潘多拉（Pandora）和友播（Yobo）侧重基于内容层面 过滤, 而Last.fm,豆瓣,8box更侧重协同过滤方式.

上述 推荐方法现在广泛应用于个性化 新闻,音乐,电影等站点上. 而另一种另类 方法, 就 通过用户 心理测试结果分析产生 推荐, 常被应用在一些SNS（Social Network Services）站点上. 像国内提供在线婚介,交友服务 "百合网”和"嫁我网”.

理论上来说用这种心理测试 方法 可以实现新闻,音乐,电影内容 推荐, 难点就在于：一该如何设置这些测试题目与内容 关联性, 并达到一定精确度 效果；二该如何控制题目 数量和它 呈现方式, 使用户更乐意参与；

在友播 Online电台服务中, 其中 有一项称 "音乐DNA测试”功能. 不过它 测试结果 否具有向用户推荐内容 准确性, 以及用户 参与度有多高都尚需论证. 现阶段似乎它 并没将这测试结果融合入它 推荐系统中, 今后 否会融入它 音乐或者说 SNS部分中音乐爱好者 推荐中去, 这得看他们创业团队 产品规划.

在国外, 近有2位"电影极客（Film-Geek）”建立了一个电影推荐系统项目, 项目命名 "What to Rent”. 顾名思义就 帮电影爱好者推荐想租 电影. 这个项目就 采用心理测试 方法实现, 当用户选择一个ID进入后, 系统会随机提供一系列 心理测试问题, 每次 题目 不完全相同. 从题目设置来看, 并未直接跟内容关联. 如：你 爱好侧重哪一类 体验？（精神, 智力, 身体）. 如今这个项目已经受到了国外主流媒体 关注, 虽然它还属于实验阶段.

对于这种心理测试方法, 我有个不太专业 想法. 否可以在音乐社区中以"音乐小游戏” 方式去实现心理测试？譬如向iPod中 "Music Quiz”. 如果可以 话, 这种方式即可以实现用户对音乐 部分娱乐需求, 能一定程度上提高用户 参与度和社区 粘性.