海量数据如何挖掘长尾以下是我阅读《长尾理论2.0》后的读书笔记，这本书给我很大启发。原来以为海量数据就是把数据弄得足够多，现在才知道，仅仅数据多还不足以形成长尾，还要有好的数据挖掘机制，将热门之外的内容展现出来，满足用户的不足需要，这才叫长尾。数据仅仅是呆在数据库中，展示的机会少之又少，这不叫长尾。根据这个思路，我总结了海量数据网站可以用的挖掘长尾的方法，备忘如下：
1 搜索
搜索仍然是最主要的方式，高级搜索要配合各种过滤器和排序。
2 同类内容
同主分类；同子分类
3 同作者内容
4 同出版社/厂商内容
5 相关内容（按关键字搜索）
6 将出现最多的内容关键字给出推荐列表，方便搜索
7 将最常搜索的内容关键字给出推荐列表，方便搜索
8 各种排行榜
按周期：总、年、月、周排行榜；按类型：价格排行榜、关注度（浏览）排行榜、评论排行昂、评价排行榜
9 最新动作：
最新更新的内容、刚刚发表的评论、刚刚注册的用户
10 随机推荐（随便转转）
11 分类列表：这是最常规的一种列表
12 上一篇、下一篇
13 各种专题分区（特价区、限时抢购区、一折区、5元以下区、双倍积分区）
14 结合热门事件的专题区（韩寒方舟子专区）
15 用户数据挖掘
某用户评论、某用户评论过的商品
16 RSS输出最新内容、按栏目输出
17 猜你喜欢
通过用户访问记录、关注的好友、兴趣爱好、评论等等信息，通过复杂算法，猜用户可能会喜欢的内容，难度较大
18 作者或者题目按照首字母A-Z索引
这些好像都见过，就是没做到