おすすめ機能の理論は知っている

「おすすめ番組機能」で、いろいろと仕組みを考えているのですが、具体的なおすすめ機能の実装方法について、現状のアルゴリズムを調べておこうと思って検索したら…

http://www.itmedia.co.jp/anchordesk/sasaki.html

にものすごく詳しいおすすめ機能に関する連載がありました。
なかなか面白かった。

僕がおすすめして欲しいのは、興味のあるテレビ番組だけど、自分が買いたい商品とか、自分が見たいインターネット記事をおすすめして欲しい人が世の中には結構たくさんいるんだなと感心しました。
しかも、このおすすめは、ロングテールマーケティングとかと結び付いていて、かなり政治的な話も絡んできそうで、ちょっといやな感じがした。
いや、ロングテールマーケティング自体は大切なのですが、「あなたは自分の欲しいものがわかってないのです。さあ、これを使いなさい。」みたいな上から目線みたいな感じがいやだった。

ベイズフィルター自体はあまり大変なアルゴリズムじゃなさそうだし、EPGを形態解析みたいな手法を使ってキーワードを抜き出し、そこに出てくる単語の組み合わせを、ベイズフィルター学習させれば、ある閾値の上下でお勧め番組を抜き出すプログラム自体を作るのは、そんなに難しくないかなと思いました。
ただし、これも「理論は知っている」だけで、どうやったら動物園に行けるかは、まだわかっていませんけど。