通过对用户撰写的文本进行分析，以极少的计算量识别他们的定性品味偏好（如前卫、流行、奢华、现代等），消除产品推荐和回复中的不匹配，从而实现对多样化喜好的精准个性化。
基于语言超空间的几何特性以及我们独创的机器学习数学算法，无需大量累积用户行为数据，仅通过用户文本描述，即可利用依托反义词定义的概念群和词汇嵌入空间中的独特语义超平面算法，在极短的计算时间内解析用户的偏好和个性特征。由此，我们得以推测出那些行为记录不足或初始信息有限的用户难以察觉的嗜好特性，从而提升服务在商品推荐、个性化与定制化建议等方面的能力。（已获专利：专利号 7393772）
同时也解决了传统推荐系统中由于初始行为数据不足而导致的冷启动问题。
在传统的推荐算法中，只有在累积了足够的行为数据后它们才能正常运作，对于实际上最关键的新用户而言几乎毫无作用。这个问题被称为冷启动问题（如果没有积累数据就无法运行），是传统算法的致命缺陷。相较之下，LSH 算法无需累积行为数据，只需用户提供一小段描述性文本，就能立即推断其兴趣倾向。因此，它能够在新用户最初使用时就即时提供个性化服务。
在后大众传媒时代，它能够精准地满足当代人日益多元且细分化的兴趣与喜好。
传统的行为数据库推荐算法最终通过不断推荐大多数人喜欢的热门商品来保证其精准度，因此被批评无法满足多样化的兴趣和偏好需求。
与此同时，在当前大众媒体逐渐消失的环境中，需要能够应对日益多元化兴趣的个性化算法。
借助其独特的语言超空间几何学，LSH 算法能够任意定义并捕捉各种小众兴趣向量，例如喜欢简单的东西、喜欢奇特的东西、喜欢华丽的东西、喜欢务实的东西、或者喜欢 60 年代风格的东西等。
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