现在的推荐算法能不能做到这样的程度？

范围 1- 9
我平时喜欢看的东西是1-4
我的兴趣范围其实涵盖1-8，甚至9作为一个相关度极低的分支，虽然我不懂，但接触后我也会有兴趣。
我希望推荐系统在满足我1-4的基本需求后，能够从5-8甚至9都给我猜测出来。

目前我接触到的系统大多仍然在1-4这个层面努力，有的做的不错，有的还在挣扎，做的不错的那些偶尔也会犯错。
我数学不好，不懂那些算法，但大致的行为模式基本可以理解和看得懂。根据已有信息进行归纳，总结，匹配，寻找有关联的new/unread items给我（不是只未读信息，是我尚未涉及的item）。感谢数学家们的努力，也感谢造物主，哪怕是不怎么灵光的算法，在有了大量的数据作为基础后，基本上都能达到合格线。
但在猜测我的可能上，在给我surprise的这方面，好像还没有一个做的让我合格的。
不是抱怨，推荐/猜测系统不是那么容易做到的事。特别是“相关性”这个东西，其实和“猜测”是有一定的矛盾的。在推荐new items给用户之后，从用户的反馈判断是不是喜欢和不喜欢，也不是那么容易的事。我就是想问问，各位有接触到在推荐new items方面，给你surprise方面，有惊喜的吗？

我本来觉得豆瓣猜不怎么样，现在发现其实还行。不过也可能是因为豆瓣产品形态有限，很容易命中我的喜好范围的4-8部分。
amazon的推荐就明显要关联的多，基本不给我surprise，只根据我浏览的东西做相关推荐。当然了，这个系统的确会让我有下更多订单的冲动。适用场景不同。