Amazon根据用户来源的推荐系统
Amazon的在推荐系统方面做了非常细致的工作，robin 今天给大家看到的是amazon根据用户搜索引擎来源而给出推荐页面的体系。
这个体系分为两部分：
第一部分
Amazon根据用户来源来判断是否给出相关搜索的推荐的页面：
在google里面 搜索 这本书 30年后你拿什么养活自己 点击进入amazon的页面
所看到的图是这样的
当把通过google来的《30年后，你拿什么养活自己》这本书的url 通过粘贴到浏览器打开我们看到的页面是
一样的url但是是不一样的页面，显然amazon是判断用户来源，当用户通过搜索引擎来的用户给他一个推荐页面，
在js里面判断了refer信息
PS：(amazon定义了pathname为searh。对这个问题进行发散思维，也许通过referre判断出其它path，亚马逊会给出另外一套体系的页面，比如针对联盟、针对facebook的用户。
看不清图的用户点击右键或者通过javascript:alert(document.referrer);命令看
推荐的商品是关键字在amazon站内搜索的结果，为了证明这个再贴一张图：
ＰＳ：Amazon的站内搜索系统同样强大，第三条的搜索结果主要也是根据推荐系统关联起来的，比如你搜 “ 里程碑” 可能给你搜索结果包含和这个手机产品关系很接近的“me600手机”
第二部分
Amazon通过判断keywords在站内搜索结果数目来决定是否给出相关搜索的推荐页面，当搜索结果数目大于1的时候给出相关搜索的推荐，当搜索结果等于一的时候无相关搜索推荐页面。
当我们通过一个长尾关键字 30年后，你拿什么养活自己？顶级理财师出上班族的财富人生规划课 来进行搜索时候
商品的url 无论是通过搜索引擎还是通过自己来源，都没有相关搜索的推荐页面。
因为
的搜索结果为1.
总结：amazon这套系统的逻辑大致是这样，当用户通过搜索引擎来页面的时候，一般认为搜索引擎的用户的搜词不够精准，于是amazon扮演起一个搜索精准化的功能，将用户的搜索结果精准（给出关键词的站内搜索页面推荐）。
当用户搜索的关键字比较精准（根据站内搜索结果数目判断为1条结果），认为是精准搜索，不给出相关搜索推荐页面。