亚马逊被广泛认为是电子商务行业推荐引擎的领军，在音乐推荐引擎领域的亚马逊当属潘多拉。

据报道，在2011年上市的美国高科技公司中，于6月中旬登录纽交所的在线音乐电台服务提供商潘多拉是最耀眼的明星之一。作为第一个以“收费在线音乐服务”概念上市的公司，潘多拉给正逐渐衰落的音乐产业带来了一丝曙光。人们在以潘多拉为代表的众多在线音乐电台身上，看到了互联网科技和音乐产业重新拥抱的希望。

正如一家人因为某些基因相同长相和行为会相似一样，潘多拉基于遗传学利用某些音乐的相似之处向用户推荐。表面上看起来，潘多拉是基于产品推荐，但是它的创新之处在于，音乐产品的相似性是通过“基因”组成来衡量的。

在潘多拉算法中,根据每一首歌都有400种不同的属性,聘请一位音乐学家,使用20分钟给这首歌的所有可能的属性打分。这样一来每一首歌都被一组数标记了属性。潘多拉的目标是建立一个包含所有歌曲的数据库,称之为”音乐基因组计划”。而推荐算法的原理是，如果你表示喜欢一首歌，程序会自动寻找跟这首歌的“基因”相同的歌曲，并猜你也会喜欢。随着播放的进行你可以随时表示喜欢或是不喜欢一首歌，程序会通过网络自动提供各种你可能喜欢的歌曲。

潘多拉的独到之处在于它完全可以根据一首歌的本身属性探究音乐相似性背后的因素，不需要了解用户的喜好就可以把用户黏住，真正实现了通过技术向用户智慧地推荐音乐。

随着“基因”概念的普及，人们很自然的想到，可不可以把这种推荐方法应用于其他产品呢?比如图书，视频，电影，食物等等。这时，“标签”就发挥了作用。

国内最大的个性化推荐技术服务商——百分点科技首席科学家周涛教授在《利用协同标签，解决冷启动问题》一文中介绍了社会化标签——用户的喜好往往可以从通过用户所使用的标签来分析和挖掘到，让用户自己鉴定，标识。如果有足够的用户基础数据，利用群体的智慧加标签的方式建立一个同时对图书，视频，电影，食物等综合的推荐平台将是行之有效的。

但是，潘多拉的投入成本是巨大的，每首歌400种不同的属性，聘请无数的音乐学家来人工鉴定上万首歌，这对很多企业来说并不轻松。所以，在模式上， 国内在线音乐电台还需要进行更深入的探究。