很多网站精于此道, 比如豆瓣, 淘宝, Amazon.
本质上说, Top-N就是collaborative filtering (CF)
是一种根据用户已有的数据, 推测出用户喜好的手段.
实现Top-N, 必须要有比较庞大的数据的支持, 比如, user base, user preferences.
通常情况, 有两种类别的Top-N算法:
1. User-based算法, 在现实世界里, 每个用户都是属于有相似行为,喜好的较大的群组里. 所以, 被这个组其他的用户所喜爱的东西, 可以被用来作为推荐的基础.
2. Item-based算法, 原理是, 用户比较可能喜欢和他过去喜欢的东西相似的, 或者相关的东西.