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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