第1章：阿里云机器学习实践之路 / 第3节：推荐系统--基于协同过滤的商品推荐

一、推荐系统介绍

推荐算法从92年开始，发展到现在也有20年了，当然，也出了各种各样的推荐算法，但是不管怎么样，都绕不开几个条件，

这是推荐的基本条件

• 根据和你共同喜好的人来给你推荐
• 根据你喜欢的物品找出和它相似的来给你推荐
• 根据你给出的关键字来给你推荐，这实际上就退化成搜索算法了
• 根据上面的几种条件组合起来给你推荐

实际上，现有的条件就这些啦，至于怎么发挥这些条件就是八仙过海各显神通了，这么多年沉淀了一些好的算法，

今天这篇文章要讲的基于用户的协同过滤算法就是其中的一个，这也是最早出现的推荐算法，并且发展到今天，

基本思想没有什么变化，无非就是在处理速度上，计算相似度的算法上出现了一些差别而已。

二、协同过滤算法介绍

三、基于协同过滤算法商品的推荐

冷启动、数据交换

协同过滤算法

基于特性提取以及逻辑回归

训练集、预测集

过滤出购买行为，协同过滤生成推荐对，验证结果

代码按架构实现

sql  去重，归一化