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社会化推荐是是指通过特定类型的信息过滤技术，利用社会网络（博客、网页、图片、新闻、标签等）将信息及时准确地推送给兴趣群体或者实践社区的过程。社会化推荐通过社交网络、社交搜索、社交媒体、社会书签、社会新闻、社会知识共享、社交游戏、博客、维基、推荐系统、问答社区、查询日志、标签等获取社交行为数据，利用计算机技术，例如机器学习、数据挖掘、自然语言处理等进行研究，挖掘出集体智慧。这种服务方式不同于传统的信息推荐服务，它将社会网络、社交媒体视为信息推荐的主要平台，使用户的隐性知识在社会化推荐过程中与其他用户进行交互，形成交流。
目前，社会化推荐服务的形式主要有以下四种：
①基于社会化标引的推荐。用户通过书签对信息资源进行标注，通过统计书签数据，可以了解用户的需求以及兴趣所在。可根据所有报表所得到的信息来对系统默认和推荐的书签进行整理，标识出新的社会书签供用户浏览和讨论等。还可通过系统中的定向通知和广告发布功能，将有关信息发送给需要了解它们的用户群。
②基于社会化评价的推荐。用户在使用某一网络信息资源后，会对其产生主观的评价，很多网站都提供了打分机制，用户根据主观评价对该信息资源进行打分。系统根据分数的高低决定将那些信息推荐给用户。
③基于用户关系的推荐。用户由共同的兴趣结成了不同的社会网络，形成了相互之间的信任。当用户对某一内容感兴趣时，系统会依据用户形成的社会网络将其推荐给他们的好友。如博客、交友网站等。
④综合推荐。将分类、历史数据、社会化标引、社会化评价、网络关系等综合起来推荐——例如玩聚、鲜果等社会化推荐服务。
此外，用户还可以根据书签收藏的情况，看到哪些人和自己收藏了同样的书签，通过连接可以查看这些人收藏的其他书签。这样，用户就可以找到和自己拥有一样兴趣的其他用户，并与其建立联系，形成虚拟社区。用户可以在社区内充分地交流和共享信息和知识。虚拟社区内的所有成员不断地更新自己的书签，使社区内的信息不断变化，向着更有序的方向发展。