今天看：
其中谈到了Amazon的a9.com中的搜索历史等功能对于用户的帮助。忽然想到Google的搜索结果页上有一个不怎么常用的相关网站功能：其实是一个很有用“发现”的功能，这种发现完全是不基于“字面”的，我感觉是经常看当前网网站的人，还经常看哪些内容的用户群体统计结果。
具体是怎么实现的呢？设想了一个实现的方案：在搜索结果中（也许是Toolbar/搜索历史等来源）将用户每次点击都记录下来，然后根据域名汇总：然后建一个用户=>访问过的网站的反相索引。通过统计就可以发现：点击chedong.com上内容的用户，还经常去看哪些网站。当然：如果超市中“牛奶”是几乎每个人都购买的，就不应该出现在“牙膏”的相关推荐中，而"牙刷"就是一个比较好的推荐。因此还需要根据这些网站的流行度和同现度综合加权，就找到了当前网页(网站)的相关网页。尿片和啤酒的经典统计案例应该也是类似的机制。
Amazon的买了这本书的人：同时还喜欢什么书。豆瓣的“猜你会”喜欢什么书。应该也是类似机制实现的。
请教：
在数据挖掘中：这种同现度的发现机制的专业说法（术语）应该是什么？"association rules" “SPSS的clementine”
目前有那些已经实现的方案和统计工具？weka spss
附：目前的related:www.chedong.com/ - Google 搜索 怎么这么像我的书签啊？
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Comments
我怀疑这个功能是根据内容去挖掘的,而不是通过访问记录去挖掘的
由: tinyfool 发表于 2006年03月19日 下午04时58分
google search history中的trender虽然也有这种功能，但是很不准，很很很不准。
由: Fwolf 发表于 2006年03月19日 傍晚07时50分
你说的这种访问记录,等于在现在超市中运用的统计程序.
这种统计是相对而说的.
由: 华北保温 发表于 2006年03月20日 下午03时22分
这种分析一般叫亚马逊系统,因为最早好像是亚马逊在用的
在我使用过程中,将它叫做 [同好者推荐]系统
04年初就做这个了呵呵
由: vkcn 发表于 2006年03月20日 傍晚07时55分
>>在数据挖掘中：这种同现度的发现机制的专业说法（术语）应该是什么？
association rules, 你超市的例子，正是學習association rules的經典例子，是為：market basket analysis
>>目前有那些已经实现的方案和统计工具？
工具方面﹐中小型資料可以用SPSS 的clementine , 較為方便，不過如果大型資料，很多 research topic 也是在研究中的。
由: ming 发表于 2006年03月20日 晚上11时17分
应该是google的后台分析,搜索引擎的发展,最终还是为了满足用户的需求,而现实社会中人的关系或者说人群的兴趣爱好是最能满足用户的查询目标.网络很大,圈子很小,哈哈:)
由: soker 发表于 2006年03月22日 晚上10时57分
这个类似网页并不象Google自己解释的那样，而是和Alexa里的类似网页差不多，一般来自目录或友情链接等，比如说你在yahoo或sohu的同一个目录里的网站，或在其他网站的友情链接里同时出现的网站。
由: voll 发表于 2006年03月31日 傍晚07时31分
这个跟标签的相关标签差不多
举例来说,"旅游"为何跟"丽江"会相关,是因为他们一起被人使用过
由: Saen 发表于 2006年04月06日 下午02时33分
这个功能非常值得引起注意，特别是对sns的行业应用来说，我们可以分析出用户的行为，然后做适当的导引。
由: 张忠国 发表于 2006年04月18日 上午11时58分
零售业似乎叫做“商业智能”。
值得留意的是，它的挖掘可以是两层的，既可以是直接目标的相关性，也可以是tag/类别的相关性。
由: 何田 发表于 2006年09月05日 傍晚08时47分
google的相似网页里,有些内容的相关性相距甚远。对用户有一定帮助作用，但还不完善。
由: swfun 发表于 2006年09月17日 傍晚08时17分
你说的这种访问记录,等于在现在超市中运用的统计程序.
这种统计是相对而说的.
由: 噢玛噢玛！ 发表于 2007年03月27日 晚上10时17分