1、個性化推薦的算法不準(zhǔn)確，推薦的內(nèi)容和標(biāo)簽不符合，例如偏好中選擇“人文”，推薦的top10條結(jié)果中有8條不屬于人文內(nèi)容。

2、社會化閱讀的成分太少：這反映在兩點(diǎn)上：第一點(diǎn)：文章／書籍的評論少且質(zhì)量差；第二點(diǎn)：缺少即時的分享，討論功能。

為什么社會化閱讀很重要？因?yàn)樾畔⒇?fù)載重，而發(fā)現(xiàn)有價值的信息是強(qiáng)需求，在互聯(lián)網(wǎng)時代借助群體的智慧可以更好地獲得高質(zhì)量的信息，比如通過微信朋友圈看文章的用戶要少于從訂閱號看文章的用戶。基于此提出的優(yōu)化意見是將評論改成原文精華，一方面：通過算法抓取筆記中出現(xiàn)次數(shù)多的原文內(nèi)容，然后開放在書籍下允許網(wǎng)友進(jìn)行點(diǎn)評;另一方面要誘導(dǎo)優(yōu)質(zhì)用戶進(jìn)行評論。這就要求可以根據(jù)用戶的閱讀行為和偏好來推測用戶已有知識結(jié)構(gòu)，然后個性化推薦更適合的書籍。然后可以推出如排行榜等功能每個用戶可以看到自己的排名和每天的進(jìn)步。最后可以增加即時討論功能，也就是線上讀書會，從而形成一定的圈子效應(yīng)。

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