一种是共性化推荐，结果就是推荐了流行的东西，这也许是好 的，但这也许会是用户已知的东西，比如，到了北京，我想找个饭馆，你总是给我推荐烤鸭，我想去个地方，你总是给我推荐天安门故宫天坛（因为大多数人来北京就是吃烤鸭，就是去天安门的），这些我不都知道了嘛，还要你来推荐？另外，共性化的东西通常是可以被水军刷的。
另一种是一种是个性化推荐，这个需要分析用户的个体喜好，好的就是总是给我我喜欢的，不好的就是也许我的口味会随我的年龄和环境所改变，而且，总是推荐符合用户口味的，不能帮用户发掘新鲜点。比如，我喜欢吃辣的，你总是给我推荐川菜和湘菜，时间长了我也会觉得烦的。
推荐有时并不是民主投票，而是专业用户或资深玩家的建议；推荐有时并不是推荐流行的，而是推荐新鲜而我不知道的。你可以看到，不同的业务场景，不同的产品形态下的玩法可能完全不一样，
另外，就算是对于同一个电子商务来说，书、手机 和服装的业务形态完全不一样。我之前在Amazon做Demand Forecasting（用户需求预测）——通过历史数据来预测用户未来的需求。
对于书、手机、家电这些东西，在Amazon里叫Hard Line的产品，你可以认为是“标品”（但也不一定），预测是比较准的，甚至可以预测到相关的产品属性的需求。
但是地于服装这样的叫Soft Line的产品，Amazon干了十多年都没有办法预测得很好，因为这类东西受到的干扰因素太多了，比如：用户的对颜色款式的喜好，穿上去合不合身，爱人朋友喜不喜欢…… 这类的东西太容易变了，买得人多了反而会卖不好，所以根本没法预测好，更别Stock/Vender Manager 提出来的“预测某品牌的某种颜色的衣服或鞋子”。
对于需求的预测，我发现，长期在这个行业中打拼的人的预测是最准的，什么机器学习都是浮云。机器学习只有在你要面对的是成千上万种不同商品和品类的时候才会有意义。
数据挖掘不是人工智能，而且差得还太远。不要觉得数据挖掘什么事都能干，找到一个合适的业务场景和产品形态，比什么都重要。
数据的分析结果
我看到很多的玩大数据的，基本上干的是数据统计的事，从多个不同的维度来统计数据的表现。最简单最常见的统计就是像网站统计这样的事。比如：PV是多少，UV是多少，来路是哪里，浏览器、操作系统、地理、搜索引擎的分布，等等，等等。
唠叨一句，千万不要以为，你一天有十几个T的日志就是数据了，也不要以为你会用Hadoop/MapReduce分析一下日志，这就是数据挖掘了，说得难听一点，你在做的只不过是一个统计的工作。那几个T的Raw Data，基本上来说没什么意义，只能叫日志，连数据都算不上，只有你统计出来的这些数据才是有点意义的，才能叫数据。
当一个用户在面对着自己网店的数据的时候，比如：每千人有5个人下单，有65%的访客是男的，18-24岁的人群有30%，等等。甚至你给出了，你打败了40%同类型商家的这样的数据。作为一个商户，面对这些数据时，大多数人的表现是完全不知道自己能干什么？是把网站改得更男性一点，还是让年轻人更喜欢一点？完全不知道所措。
只要你去看一看，你会发现，好些好些的数据分析出来的结果，看上去似乎不错，但是其实完全不知道下一步该干什么？
所以，我觉得，数据分析的结果并不仅仅只是把数据呈现出来，而更应该关注的是通过这些数据后面可以干什么？如果看了数据分析的结果后并不知道可以干什么，那么这个数据分析是失败的。
总结
综上所述，下面是我觉得数据挖掘或机器学习最重要的东西：
1）数据的质量。分为数据的标准和数据的准确。数据中的杂音要尽量地排除掉。为了数据的质量，大量人肉的工作少不了。
2）数据的业务场景。我们不可能做所有场景下的来，所以，业务场景和产品形态很重要，我个人感觉业务场景越窄越好。
3）数据的分析结果
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