个性化推荐系统的应用-社交网络
最近5年，互联网最激动人心的产品莫过于以Facebook和Twitter为代表的社交网络应用。在社交网络中，好友们可以互相分享、传播信息。社交网络中的个性化推荐技术主要应用在3个方面：
1、利用用户的社交网络信息对用户进行个性化的物品推荐；
根据用户好友喜欢的信息，给用户推荐他们的好友最喜欢的物品。
2、 信息流的会话推荐；
对其他用户在社交网站的会话排序，使用户能够尽量看到熟悉的好友的最新会话。
3、给用户推荐好友。
通过个性化推荐服务给用户推荐好友。
个性化推荐系统的应用-个性化阅读
阅读文章是很多互联网用户每天都会做的事情。个性化阅读同样符合前面提出的需要个性化推荐的两个因素：首先，互联网上的文章非常多，用户面临信息过载的问题；其次，用户很多时候并没有必须看某篇具体文章的需求，他们只是想通过阅读特定领域的文章了解这些领域的动态。
1、允许用户关注自己感兴趣的人，然后看到所关注用户分享的文章。
2、收集用户对文章的偏好信息。在每篇文章右侧，都允许用户给出喜欢或不喜欢的反馈，然后通过分析用户的反馈数据不停地更新用户的个性化文章列表。
3、根据用户的阅读历史计算用户之间的兴趣相似度，然后给用户推荐和他兴趣相似的用户喜欢的文章。
