、DVD销量和电视台收视率来为影视作品类型化地从高到低排列座次？
就像有一个用户喜欢看爱情电影，那就按照爱情的分类从高到低地按次序推荐就行了，《泰坦尼克号》《乱世佳人》《罗马假日》《剪刀手爱德华》等等，需要什么个性化？
哈根廷斯心中多少有些优越感，保持着礼貌的微笑，“的确是个性化推荐，这还是周先生给我们提供的新思路。”
“这……”
杰森·基拉尔很难理解，就看向了周不器。
周不器点了点头，“往大里说，这就是预期偏好和现实偏好的差距。预期是不抽烟不喝酒，保持身体健康，现实是既抽烟又喝酒；预期是创业改变世界，现实是毕业后考了公务员；预期是周游世界，现实是柴米油盐。每个人都有一个更好的预期，但每一个人都有属于自己的特殊现实，这就是个性化。”
哈根廷斯忍不住鼓掌。
杰森·基拉尔还是不理解，一脸茫然。
周不器笑笑，“高票房的电影，说明这部电影符合最大众的胃口。高评分的电影，说明这部电影最符合大众的审美。可每一个不同的个体，都有一些个性化的偏好，比如我很喜欢悬疑片，甚至很多低评分、低票房的悬疑片，我也愿意看。对我来说，低评分、低票房的悬疑片，也比最好看的爱情片有吸引力。传统的类型化推荐模式，偏向的是大众口味。人工智能的个性化推荐，才能把每个人真实的偏好特点分析出来。”
就像所有人都知道《教父》是最伟大的作品，在理想的预期中，影迷都应该看这样的作品。可是在某一个周末的空闲的下午，很多人都是宁可选择看《小时代》，也不会去看《教父》。
杰森·基拉尔恍然大悟，给出了自己的理解，“对平台来说，用户有两种偏好。一种是想达到的偏好，一种是实际观察到的偏好。用户的选择，未必就是他真实的自己，可能是他对自己的错误认知。个性化推荐，就是根据观察到的用户行为，去给出最符合
