几个步骤和方法，第一 保存用户和博文的浏览记录、评论记录详细到 人id->博文id，第二，计算博文之间的相似程度，这里就相对困难一些了，可能用到分词和主题词抽取以及要建立词和博文的空间向量模型，计算博文和博文之间的向量距离，这里需要有一定的数学功底和数据挖掘的基础知识，计算相似度为了做推荐，第三，将人看过和评论过的博文的相似程度高的推荐给他。这个方法可能需要人工训练的地方不多。做的好些准确程度可以到70%以上。

计算相似度这里可以使用有监督的机器学习或者无监督的机器学习