添加用户推荐栏(由苦逼地寻找一篇犀利的论文所感)

您看过一篇名叫“Real-Time Human Pose Recognition in Parts from Single Depth Image”的论文么？如果没看过没关系，毕竟这个世界每天出现的论文实在是太多了。问个简单的，你知道kinect吧？（如果你对kinect 是个神马玩意一点印象都没有的话，没关系，咱有图有真相）

这玩意能干嘛？这玩意能创造一个和现实世界交互的令人发指的亦实亦虚的三维世界（想要详细了解？给你两个网址：(1)http://www.xbox.com/en-US/kinect (2) http://research.microsoft.com/en-us/um/redmond/projects/kinectsdk/）。

扯了这么多，这到底和开篇说的那篇论文有神马关系？好，言归正传，这个世界上因为有那么几个人拥有了这篇论文所描述的思想，所以这个世界才有了kinect, 因为这篇后来发表的论文的作者们就是kinect的缔造者。这篇文章简明扼要的描述了kinect的核心识别原理，如果您想要copy出一个强大的山寨kinect, 那么这篇文章绝对可以作为技术指导资料放在案头（不知在lenovo公司内部是不是这样）。

既然这篇论文这么强大，那么哪里可以搞到呢？这时，我想到了强大的 专业学术搜索Academic search(http://academic.research.microsoft.com/?pv=1)

输入我苦逼的费了九牛二虎之力记住的论文名字” Real-Time Human Pose Recognition in Parts from Single Depth Image”, 可是结果神马没有搜到，令人悲痛欲绝。幸运的是我知道这篇论文的出处，可是你并不一定知道，搜索结果也没有，热心的我希望让您看到这篇犀利的文章，我想推荐这篇文章，于是我想Academic search可不可以加一个推荐栏，我把这个文章的链接往栏里一copy，再加个标签“kinect”，这样凡是用户在此搜kinect时，即可找到这篇犀利的文章，如果它的点击量确实够大，可以考虑给热心的我以适当的奖励。

添加用户推荐栏的好处至少有两点：

（1） 可以很有效的增添数据库（如果索引的数据库里面没有这篇文章）， 另外可以增加一些很有用的标签（毕竟用户更知道用户需要什么）。

（2） 如果推荐栏被用户广泛使用，可能会导致推荐栏产生的小范围数据库里有很高比例的经典文章，这样会使用户在信息大爆炸的海洋里变得更主动和高效