同时我的行为也反应了我对视频的质量评价，兴趣高低不等于质量高低，我很感兴趣不代表我认为这个视频质量很高，同样我不感兴趣不代表这个视频质量很低，必须对所有用户行为在反映兴趣与质量方面的细微差别深度分析，综合判断真实反映用户对质量评价的操作反馈：

　　该行为不能反映兴趣或质量

　　该行为只会反映兴趣

　　该行为只会反映质量

　　该行为同时反映质量与兴趣

　　3.主动与被动操作

　　我在视频站内进行的主动操作更能反映我对内容的真实态度：

　　比如：

　　搜索：搜索一般发生在两种情况下：直接寻找某类视频与在看完某类视频后想看更多；这两种情况都能反应我的真实意愿，其中第二种反映了我对某类视频的进一步的兴趣，同时在搜索结果中的点击行为与点击后行为，等于是我主动在建立内容之间的关系；

　　加入看单（类似观看计划）：加入观看计划有两种情况：已经看了部分内容想以后接着看与还没有看任何部分，加入看单可以明显的显示我的兴趣点，尤其是第一种情况可以看出我对视频有明显的正面评价，第二种可以反映我的兴趣点但是无法反映我真实的兴趣点，只有在观看视频中的我的行为反馈中，才能反映我对视频的真正评价；也就是必须综合我在观看前、观看中、观看后的行为变化才能列出我真正的看单；

　　4.扩展兴趣

　　个性化推荐对我来说，不仅是让让在已有兴趣点上获得更多，更是启发我发现更多兴趣点的方式，所以我认为一个兴趣的启发与探测系统，对于视频站与我都是有益的，视频站需要我对更多内容有兴趣，而我也接触更多我可能会有兴趣的内容；通过用户背景及同好用户兴趣点分析，将我可能的兴趣点做出评估，并设置一个探测流程；

　　个性化推荐正是满足“应看、欲看而未看”这三层对视频的需求的：

　　基本需求：我应该看的；核心设计

　　扩展需求：我想要看的；贴心设计

　　隐藏需求：我还没有看的；惊喜设计

　　其中2和3属于非基本需求，假如能够有效满足，会极大的提高我对视频网站的评价，甚至产生依赖度，因为这里最了解我；甚至比我自己还了解自己，给了我很多惊喜，我认为推荐引擎的最终目标应该是创造惊喜。