En el blog del departamento de ingeniería de FourSquare han publicado un post realmente interesante sobre como han construido su motor de recomendaciones de lugares.Lo primero que comentan básicamente es la dificultad de este tipo de motores al tener gran cantidad de datos, en su caso 10 millones de locales, y necesitar por una parte computar la similitud de estos lugares, es decir agrupar los lugares en los que se come Sushi, o Churrasco, o donde se toca Jazz, y por otra parte ponderar estos resultados con las preferencias personales de los usuarios, es decir como los han puntuado o cuantas veces los han visitado y con que frecuencia, y las preferencias de sus amigos, es decir si tus amigos suelen ir a restaurantes Indios hay una gran posibilidad de que a ti también te interesen estos restaurantes.
