可根据人们的模拟偏好与品味去推荐餐馆，人的神经大脑内部的拓扑结构与市场的拓扑结构是平行的，北美已经有一百多万家餐馆纳入了Nara的元网神经元网络。Nara发布了iOS和安卓版本。络根网站先随机给你推荐一些餐馆，据人荐餐建立了初创公司 Nara ，好品现在，味推它可以把现实中的模拟信息进行情境化分析。

今年4月，神经Nara希望能够在全球推广他们的元网业务。把社交网络的络根拓扑结构描绘出来去开发产品功能。它刚刚又获得了6百万美元的据人荐餐A轮融资，酒店也可以纳入这个体系。好品你可以对一个个餐馆进行一个简单的味推标记“点赞”或者“不喜欢”，但是模拟最初两年一直用心在科研上面，

其实早在上世纪，像人的大脑一样，再对这些偏好数据进行学习，就是让企业本身也可以利用这套算法去研究顾客行为。现在北美已经有一百多万家餐馆纳入了Nara的神经元网络。诺贝尔经济学奖得主Hayek根据自己数十年的研究隐约感觉到，Nara会记录下你的这些偏好，其中一个很重要的方向就是，Nara推出了一个企业服务平台 naralogics.com ，就是为了研究出这套算法。

用户点进Nara的网站，根据人们的偏好与品味去推荐餐馆。而且，而是一个“发现（find）引擎”，Nara强调自身不是一个“搜索（search）引擎”，

MIT科学家：模拟神经元网络 根据人的偏好与品味推荐餐馆

2014-10-20 06:00 · 李亦奇

MIT的几位科学家通过模仿神经元的运作方式去设计算法，所以不仅餐馆，

Nara尽管成立于2010年，建立团队把这套原理应用到商业中去，这样你和Nara的互动会让你发现（find）越来越多你会喜欢的餐馆。进而我们可以根据对神经元结构的研究去探索现实中的商业行为，这样每个人被推荐的餐馆都是不一样的。Nara也拥有学习能力，

去年6月，

Nara正是基于神经元的网络结构设计了一套推荐算法，或者加入自己的Pinlist。