一、为什么要学习推荐系统
推荐系统定义：
推荐系统作用：
二、推荐系统 VS 搜索引擎
搜索 |
推荐 | |
| 行为方式 | 主动 | 被动 |
| 个性化 | 弱 | 强 |
| 意图 | 明确 | 模糊 |
| 流量分布 | 马太效应 | 长尾效应 |
| 评估指标 | 简明 | 复杂｜ |
| 目标 | 快速满足 | 持续服务 |
三、推荐系统的基本思想
利用用户和物品的特征信息：你喜欢足球，那我就给你推荐足球的新闻。
利用用户喜欢过的物品：你喜欢足球，那我就给你推荐篮球或者运动类的物品。
四、推荐系统的输入数据
五、推荐算法的分类
六、基于人口统计学的推荐算法
七、基于内容的推荐算法
1、基于协同过滤的推荐算法
下面这张图就类似于一张用户打分表，通过用户显式或者隐式的行为进行打分：
2、基于用户的协同过滤
3、基于物品的协同过滤
八、推荐系统的评价方法
