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然而两位创始人不担心这点,如今的初期网站离他们目标还很远,他们对于推荐信息所用算法相当重视,它是提供高质量信息的必要条件,他们想让Tipflare从其他类似网站中脱颖而出。其中一个做法是利用社交网站数据,将网站帐号与用户Facebook帐号连接(让译者感到很奇怪的是居然不能直接用Facebook帐号登录),读取Like信息,将其归类,Tipflare,https://www.tipflare.com,为用户提供推荐信息,以及补充上文中提到的 “有限的分类和数据 ”。
两个来自麻省理工大学的学生做了一个一站式通用推荐引擎Tipflare,也就是说,在这个内容推荐引擎里面什么类别都可以推荐,用户再也不用点好几个站点来分别寻找相关分类产品的推荐了。更重要的是,以前的推荐都是基于用户的浏览历史或者购买记录来推荐的,比如Amazon,而Tipflare是根据用户的喜好进行推荐的,它获取用户喜好的方式有两种,一种是手动输入,另一种是通过Facebook的 “like ”。
美国,电脑网络,搜索,综合搜索,Tipflare官网:https://www.tipflare.com