推荐系统在互联网公司中的角色

于用户而言：推荐系统主要应用于解决信息过载，用户无法快速找到个人偏好的场景
于公司而言：挖掘海量数据，提升商业指标，解决“增长”的问题

文中提到，一个良性的商业模式，用户体验与商业指标应该是自洽的，例如：
天猫首页的千人千面推荐和支付转化率
Youtube视频观看时长

因此，推荐系统要解决的基础问题即为人与信息的关系，并达成某种既定目标。具体而言，人指的是用户信息，被推荐对象指的是物品信息。另外，由于用户与物品的交互一定是发生在某个场景下的，所以也存在第三类信息，即场景信息或者上下文信息。

从实现的角度，推荐系统实现的是，为某个用户user, 在某个特定场景context下，从海量物品后续库中，推荐出user可能感兴趣的物品item序列。