来微软实习已经接近两个月，高级软件工程（ASE）课程已经开始了。在上周的课程末，我们组成了team，经过课后的思考和初步调研，我为我们的team project推荐“礼物推荐”作为我们的课题。
中国人一向崇尚礼尚往来，交际中互相馈赠礼物是我们的社会生活不可缺失的重要交往内容。根据事件的性质、赠礼的目的与所希望的效果，礼品需要经过对象确定、自我认定、信息确定最后才是礼品的确定。礼物的选择，要针对不同的受礼对象区别对待。一般说来，对家贫者，以实惠实用为佳。富裕者，以精巧创意为佳。对夫妻，情侣、以纪念浪漫为佳。礼品对朋友，以趣味性为佳。对老人，健康实用为佳。对孩子，以启智新颖为佳。对外宾，以特色为佳。
礼物的意义，要比我们想象的大得多。礼物是一种语言和信号，它是含蓄的，却令人终生难忘。只要是收到别人礼物的人都会很高兴的，即使你送的东西他不喜欢。
因此，我希望能够通过“礼物推荐”的项目实现以下几个功能：
- 根据用户与受赠方的关系、受赠方的年龄、受赠方的个性、赠礼的节日/事件、希望传达的情感，进行基于用户的推荐
- 根据用户认为合适的礼物，推荐类似的礼物，进行基于物品的推荐
- 推荐的礼物可以根据用户的评分反馈，给出系统认为更合理的推荐
- 用户可以对礼物检索来获取该赠礼常用的场合
现在我们用NABC的方法分析下：
- Need
上文对赠礼的大背景提及过了，我们平时对礼物选择的需求是相当大的，相信不少人（尤其是工科男），和我有过一样选礼时手足无措上网乱搜的经历，最后选定的礼物往往差强人意，如果有这么一款“礼物推荐”的app，一定会让大家特别期待的。
- Approach
一个简单的想法是，根据书籍、网上的意见，人工标记各种赠礼场合、目的等情况下合适礼物的类别（tag），作为初始解，可以是信息缺失的，然后构建数学模型（如概率图模型），根据每次推荐用户的反馈修正模型参数，以此获取更合理的推荐礼物类别（tag），最后可以根据tag获取电商网站的搜索结果。
- Benefits
即使初始标记的不合理或有缺失，也可根据用户的反馈互动，学习到更合适的礼物推荐建议。
- Competition
现阶段还没有满足我们需求的app，礼物推荐的市场主要还是在Q&A中（如百度知道、知乎等），与其相比，我们的缺陷很明显（没法做到那么深度的个人定制），优势在于不像Q&A中经常出现低质量的答复，并且给予足够的反馈，它也能给出比较专业的推荐建议。
经过以上分析，我建议将“礼物推荐”作为我们的project课题，当然，我们还将经过更多的讨论，以确定一个合适的课题。