1.推荐系统概述
推荐系统是一种帮助用户快速发现有用信息的工具。推荐系统通过分析用户的历史行为，研究用户偏好，对用户兴趣建模，从而主动给用户推荐能够让他们感兴趣的信息。本质上，推荐系统解决是用户精准信息获取的问题。在存在海量冗余信息的情况下，用户容易迷失，推荐系统主动筛选信息，将基础数据与算法模型进行结合，帮助其确定目标，最终达到智能化推荐。
推荐系统具有以下优点。
（1）可提升用户体验。通过个性化推荐，帮助用户快速找到感兴趣的信息。
（2）提高产品销量。推荐系统帮助用户和产品建立精准连接，提高产品营销转化率。
（3）推荐系统能发掘商品的“长尾”，挑战传统的“二八定律”，将不热门的商品销售给特定人群。
（4）推荐系统是一种系统主动的行为，减少用户操作，主动帮助用户找到其感兴趣的内容。
高质量的推荐会使用户对系统产生依赖，建立长期稳定的关系，提高用户“忠诚度”。
2.推荐系统的应用场景
推荐系统可用于电商平台、个性化视频网站、音乐歌单、社交网络、新闻网站、个性化阅读、个性化广告等。
（1）电商平台
目前推荐系统已经基本成为电商平台标配。主流的电商平台具有多种推荐形式，例如“猜你喜欢”“购买此商品的用户也购买了……”等；除此之外，还有隐式商品推荐，例如在搜索结果中将推荐商品排名提前。
（2）个性化视频网站
每年国内外都有大量电影上映，由用户自制的视频节目也越来越多，用户很难在海量的视频节目中进行选择。视频网站基于用户的历史观看记录以及视频内容之间的内在联系，分析用户潜在兴趣，向用户推荐其感兴趣的内容。
（3）音乐歌单
目前音频类个性化推荐主要是向用户推荐歌曲或歌单，好的推荐会让用户既熟悉又有新鲜和惊喜的感觉。主流音乐平台音乐推荐的实现方法与电影推荐的类似，主要基于音乐的风格、用户收听历史、用户收听行为等进行协同过滤。
（4）社交网络
推荐系统在社交网络中的应用主要是好友推荐和内容推荐。好友推荐是指在社交网站中向用户推荐具有共同兴趣的用户成为好友。用户之间可通过关系网络建立联系，还可以通过阅读、点赞、评论相同的博文产生联系。如果两个用户有多个共同的标签，曾经评论或者转发相同的信息，说明他们对这条信息有着共同的兴趣。对这些用户行为应用基于用户的协同过滤算法，就可以向用户进行个性化内容推荐。在社交网站的用户之间形成一个社交网络图，可以分析用户之间兴趣的相似性，例如，用于学术社区中同行的发现，对那些研究领域相同但在网站中并非好友的用户，推荐他们互加好友。
（5）新闻网站
新闻网站中应用推荐算法可以方便用户及时获取个性化信息，减少用户浏览、检索新闻的时间，并提供更好的阅读体验，从而增加用户黏性。一般采用基于内容的协同过滤推荐算法来实现，其中数据包括用户属性特征、浏览历史和新闻内容等，从而解决新闻量过大时给用户带来的信息过载和迷航问题。
在新闻网站中常有“冷启动”的问题。它是指网站刚刚建立，用户和新闻内容较少，用户的行为数据更少，所以常用的推荐算法往往无效。为缓解此问题，可以使用热门内容作为推荐结果，逐渐收集用户行为数据，不断完善推荐结果，吸引更多用户注册，从而形成良性循环。
（6）个性化阅读
个性化阅读是为每一位用户定制其感兴趣的个性化内容，例如新闻、论坛帖子、小说等。推荐系统通过推荐算法获得用户兴趣，并向其推送个性化的阅读内容，从而提供更优的阅读方式和更好的阅读体验。
（7）个性化广告
个性化广告是指有针对性地向特定用户展示特定广告内容。首先对广告受众进行用户画像，对受众的个人状况、商业兴趣、社交图谱等方面进行刻画，这是广告推荐引擎的基础。然后推荐系统基于用户的行为进行协同过滤，并对推荐的广告结果进行粗选、精选。上述过程可以通过定时运行的方式离线生成推荐结果；也可以实时生成推荐结果，这对推荐算法和硬件计算能力均要求较高。在用户浏览广告过程中可看出用户对广告的态度或反应，这可作为推荐结果的评价依据，并用于改进推荐算法，减少用户对广告的负面体验。
