我们已经说明了在应用中嵌入智能会带来哪些好处，也介绍了受益于智能技术的各个领域，在这些领域中智能技术极大地提升了用户的使用体验，增加了用户从应用中获得的价值。现在，接下来的问题自然是“怎么才能构建自己的智能应用？”
本书都是在介绍智能组件的设计和实现，但为了能更好地利用本书，在构建智能应用之前，首先还要解决两个问题。
第一个问题是审查应用的功能。用户用这个应用干什么？该应用是怎样吸引客户和增加商业价值的？在这里，我们主要关注一些与本书将要介绍的算法有关的具体问题。对于不同的应用，这些问题的重要性也不尽相同。但无论如何，这些问题会帮助你找到应用中智能组件能发挥出最大价值的地方。
第二个问题是关于数据的。对于每个应用，数据可以来自应用内部（应用内随时可以使用的），也可以来自外部。首先检查内部数据，比较理想的情况是已经有了所需的数据，随时可以开工。反之，有可能还需要通过某种方法从用户那里获得更多的数据。例如，可能需要在网页的用户界面中加入“五星”评价功能，这样才能根据用户的评分构建推荐引擎。
此外，还有可能需要从外部来源获取更多的数据。有很多方法可以实现这个目的，在这里无法一一罗列，但我们会介绍四种广泛使用的方法，从技术角度来说，它们也是稳定性最好的。各种数据采集方法的细节则需要你查阅相关的文献。
1.4.1 检查功能和数据
用户首先要找到一些受益于智能行为的用例，不同的应用显然会在不同的地方受益于智能行为。下面这些问题会帮助你找出这些用例。
• 应用所提供的内容是否来自不同的地方？
• 有基于向导的工作流程吗？
• 能否处理自由文本 ？
• 是否涉及某种类型的报表？
• 是否要处理诸如地图一类的地理信息？
• 有搜索功能吗？
• 用户之间分享内容吗？
• 欺诈检测是否很重要？
• 身份验证是否很重要？
• 需要根据规则自动做出决策吗？
当然，这并不是一份完整的列表，但其中已列出了一些可能的情况。只要有一个问题的答案是肯定的，应用就必然能从本书所涉及的技术中获益。
让我们用一个假想的应用来看看搜索应用中常见的用例。在几乎所有的应用中，用户都可以进行站内搜索。假设用户可以在我们的应用中购买不同类别的商品，也可以搜索他们想购买的商品。通常，这个功能都是直接利用SQL查询实现的。所有匹配用户查询的商品都会呈现到用户眼前。这没什么问题，但数据库服务器可能忽略了一个事实：在匹配用户查询的商品中，恰好有一种商品在降价促销。如果能够据此实现第2章介绍的排序方法和第3章介绍的推荐方法，无疑会提升用户的使用体验。
1.4.2 获取更多的数据
在很多情况下，已有的数据就足以为自己的应用构建出有价值的智能。但在某些情况下，在应用中构建有价值的智能组件可能需要访问外部的信息。图1.6是mashup网站HousingMaps（http://www.housingmaps.com）的截图。结合craigslist（http:// www.craigslist.com）的房屋数据和Google的地图服务（http://code.google.com/apis/ maps/index.html），用户可以在这个网站中查看任何地理区域内待售或待租的房屋。
图1.6 截图中是一份结合了Google地图服务的craigslist房屋信息列表 （来自http://www.housin