亚马逊或当当或卓越，一切商业化卖书的系统，都已经用上了智能推荐。学校图书馆呢？几年前没有，不知道现在怎么样。

如果没有。那就做一套系统，可直接读取套用一切已有图书馆系统，读取已有一切借阅记录，为读者推荐新书。

问题：学校图书馆比商业书店不同处在于，学生群体是流动的，教师群体还好些。也就是说，研究了他的习惯和喜好，可是他毕业了。当然，如果从公共图书馆到学校图书馆，一切数据都是打通的，并且伴随终身，这个问题也就不存在了。还有就是，流动性带来的另一个可能性功能：对新人说，你的师兄师姐都读了哪些书。学生的兴趣可能会有大转弯。比如一个阶段一个研习重点。我当年，看红楼梦系列书，看电影评论系列书，看科普书，看哲学书，看金庸小说。这都是成阶段的。智能推荐，能不能跟上这种速度？学校图书馆的图书更新速度，远远比不上商业书店。条件好的可能会更新得多一些，条件差的，可能从建立开始，就等着下一笔资金的进入呢。而智能推荐这件事，是要记录越多越好。一直不进新的书，也无从吸引回头客。也有学校图书馆本身的好处，由于资源唾手可得，借阅记录应该比商业书店的买书记录更频繁些。怎么做：图书馆系统：南昌做图书馆的stranger。已有图书馆系统千差万别，他们熟悉本来的图书馆是个什么样子。技术团队：潘老师的公司，有这样的历史。形式：应该是个插件。图书管理系统都是web。只能装一个插件来读取。工作过程：正常工作过程是这样的，读取系统的数据库，找出图书表，读者表，借阅表，然后分析，最后给出推荐。推荐包括定期推荐、新书推荐、登录推荐等。所以要和邮箱、手机、其他社交工具打通。这个打通似乎问题不大。问题是数据表都这么容易读吗？解决思路：codyy的网页剪取和白板的设计告诉我，确实有可能碰到能对接任何接口的万金油设计。反正达到这种效果就行。也许不是全部问题都有这样的解决方法。这个思路，fish会不会很有想法？

附：大数据要想发挥威力，需要打通各信息孤岛。最多的已有资源掌握在政府、学校等事业单位。而正是这些单位，信息孤岛最多。这也就是沈总对做教育大平台无限感兴趣的原因。当然他还看重的是，这些单位愿意给钱。在我看来，不是做大平台，而是做接口和连接桥，会更有机会。如果很会做接口和连接桥，当然也就能做大平台。可是，平台一定要做吗？不 一定，人脑是怎么判断的？并不一定我要把所有东西都拿到眼前来，大脑才会判断它们之间的联系。只要想到了，大脑就自动开始处理这些数据了。所以，“想到了”，就是一个做接口和连接桥的过程。codyy的几个产品，核心思路就是想做这样的万金油接口。网页剪取只需要记录屏幕上的点的位置，根本不管这个屏幕上的内容来自什么系统，怎么实现的。白板共享文件，不管原先什么文件，都统一拍照，最后归于图片。这些巧妙的解决方法，应该来自于大脑fish！对了，巨头钉图也是这样的，pintrest。