amazonは利用者の購入履歴、所有物、評価などを情報として持っている。
この情報をもとに、利用者の嗜好あるいは他の利用者と共通する部分があれば利用者が所有しておらず、他の利用者が所有しているものを勧めるようなレコメンデーション機能がある。
（実際amazonがこの方法でレコメンデーションをしているかどうかはわからないが、レコメンデーションされるものを考えるとこれらも利用しているとは思われる。）
以下wikipediaより
「Amazon.comのレコメンデーション機能は、過去の購入履歴等から顧客一人一人の趣味や読書傾向を探り出し、それに合致すると思われる商品をメール、ホームページ上で重点的に顧客一人一人に推奨する機能のことである。例えば Amazon.co.jp の「トップページ」や「おすすめ商品」では、そのユーザーが過去に購入したり閲覧した商品と似た属性を持つ商品のリストが自動的に提示されるが、それはレコメンデーション機能の一部である。他にはシリーズ物の漫画等の購入をする場合には、ちょうど新刊が出たころに推奨し、似たような傾向の作品をも推薦する。以上の意味で、Amazonのレコメンデーション機能はコラボラティブ・フィルタリングに分類されると考えてよいだろう。」
このamazonのレコメンデーションが素晴らしいのは、ほぼ自動的に行えることだ。
利用者は商品を購入するという目的のみ行うだけで、自動的にレコメンデーションがされる。
ただ、amazonのレコメンデーション機能は完璧ではない。
wikipediaにも書いてあったが、プライバシーの問題と不要な情報も含まれるということがある。
しかし、プライバシーは議論の余地があるかもしれないが、不要な情報（全く関係ない）というのはさして問題ではないと思う。
何故なら、そもそもレコメンデーションとは勧めることであり、このレコメンデーションの手法から想像できる通り、精度１００％のレコメンデーションはまずありえないからだ。
つまり多少の不要情報があるなしに関わらず、人力で精査する箇所というのは存在してくるのだ（少なくとも現在は）。
もちろん人力精査する時間がないほど忙しい人であれば、このレコメンデーションは使えないということになるが、ほとんどの人は少量の不要情報の精査は問題にならないと思う。
そして自分に関していえば、完全な不要情報を精査することによって消費する時間の損失よりも、レコメンデーションを受けることにより価値を見いだせることの利益の方が大きい。
しかし、このレコメンデーションはamazonのようなECだけに有効なのだろうか？
これを他のWeb世界に利用できないものだろうか？
Webの世界には多くのサイト、ブログが存在している。
個人でそれらのすべてをチェックすることはほぼ不可能であり、それどころかほとんどを知らないまま過ごしている。
しかしそれらの中には自分の知らない、自分にとっておもしろいものがあるかもしれないのだ。
それらを発見する良い手法はないだろうかと考えてみた。
それで浮かんだのが、リンクブックマークという手法だ。
リンクブックマークとは、ブックマーク先のリンクをブックマークする手法である。
例えば利用者がAとBとCというブログをリンクしていたとする。
その時AはAA、AB、AC、BはBA、BB、BC、Cは、CA、CB、CC、AAをリンクしていたとする。
この時利用者にはAAがレコメンデーションされる。
この時利用者がAAを自分にとって有用だと判断した場合AAをブックマークする。
さらにAAがBCをリンクしていた場合、利用者には先ほどはレコメンデーションされなかったBCがレコメンデーションされるようになるという仕組みだ。
簡単に説明すると、利用者の複数のブックマーク先において、リンクが複合しているものを利用者にレコメンデーションする機能ということになる。
つまり、これは自分がブックマークした時だけに影響があるわけではないということになる。
例えばある日AAがBAをリンクしたとすると、この利用者にはBAがレコメンデーションされるようになるのだ。
利用者が多くないとダメとか、ブックマーク数がある程度ないとダメとか色々問題はありそうですが、こんなのあったら便利かなと思ったり思わなかったり。
ただこの手法だと結構ハズレを引いてきそうな気がする。
要は、Webサイト、ブログの自動レコメンデーション機能があればいいなということです。
それが上記のような手法でも、検索履歴からでもなんでもかまわないのです。
