推荐系统学习02-概述

   既然要学习推荐系统，那么首先要知道什么是推荐系统。

  “个性化推荐是根据用户的兴趣特点和购买行为，向用户推荐用户感兴趣的信息和商品。随着电子商务规模的不断扩大，商品个数和种类快速增长，顾客需要花费大量的时间才能找到自己想买的商品。这种浏览大量无关的信息和产品过程无疑会使淹没在信息过载问题中的消费者不断流失。为了解决这些问题，个性化推荐系统应运而生。个性化推荐系统是建立在海量数据挖掘基础上的一种高级商务智能平台，以帮助电子商务网站为其顾客购物提供完全个性化的决策支持和信息服务。”-----------来自百度百科

  简单举几个例子，大家都上过淘宝，当你搜索“算法导论”的时候，旁边会出现“算法艺术与信息学竞赛”这些和“算法导论”相似的书籍，还比如一些电影网站，当你看完一部武打片的时候，在网页上会出现其他武打片供你挑选，这些都是网站利用推荐系统产生的对用户的推荐。要知道谷歌百分之八十的收入来自于广告，而通过推荐系统定向投发广告，这项技术的重要性不言而喻了吧。

  那么推荐系统的核心是什么？推荐算法。

  上一篇中提到那么多主流的推荐系统，但实现的算法其实都大同小异，主要是SVD、SGD、ALS、MF、CF及其改进算法等。