內容推薦現在主流 實現方法有二類：一類 通過用戶興趣和興趣變化 建模方法, 稱 基于內容層 過濾（Content Based Filtering）引擎；另一類 基于相似用戶群體 興趣過濾, 稱 協同過濾（Collaborative Filtering）引擎. 在實際應用中, 它又有各種各樣 數據采集方法, 如Tag標簽,Digg數,用戶評級….等等, 并且這二類實現方法 混合應用 比較多. 潘多拉（Pandora）和友播（Yobo）側重基于內容層面 過濾, 而Last.fm,豆瓣,8box更側重協同過濾方式.

上述 推薦方法現在廣泛應用于個性化 新聞,音樂,電影等站點上. 而另一種另類 方法, 就 通過用戶 心理測試結果分析產生 推薦, 常被應用在一些SNS（Social Network Services）站點上. 像國內提供在線婚介,交友服務 "百合網”和"嫁我網”.

理論上來說用這種心理測試 方法 可以實現新聞,音樂,電影內容 推薦, 難點就在于：一該如何設置這些測試題目與內容 關聯性, 并達到一定精確度 效果；二該如何控制題目 數量和它 呈現方式, 使用戶更樂意參與；

在友播 Online電臺服務中, 其中 有一項稱 "音樂DNA測試”功能. 不過它 測試結果 否具有向用戶推薦內容 準確性, 以及用戶 參與度有多高都尚需論證. 現階段似乎它 并沒將這測試結果融合入它 推薦系統中, 今后 否會融入它 音樂或者說 SNS部分中音樂愛好者 推薦中去, 這得看他們創業團隊 產品規劃.

在國外, 近有2位"電影極客（Film-Geek）”建立了一個電影推薦系統項目, 項目命名 "What to Rent”. 顧名思義就 幫電影愛好者推薦想租 電影. 這個項目就 采用心理測試 方法實現, 當用戶選擇一個ID進入后, 系統會隨機提供一系列 心理測試問題, 每次 題目 不完全相同. 從題目設置來看, 并未直接跟內容關聯. 如：你 愛好側重哪一類 體驗？（精神, 智力, 身體）. 如今這個項目已經受到了國外主流媒體 關注, 雖然它還屬于實驗階段.

對于這種心理測試方法, 我有個不太專業 想法. 否可以在音樂社區中以"音樂小游戲” 方式去實現心理測試？譬如向iPod中 "Music Quiz”. 如果可以 話, 這種方式即可以實現用戶對音樂 部分娛樂需求, 能一定程度上提高用戶 參與度和社區 粘性.