4、推荐系统：原理、算法与数据收集

推荐系统：原理、算法与数据收集

1. 推荐系统概述

推荐系统近年来变得极为普遍，在众多领域都有广泛应用，如电影、音乐、书籍、新闻、研究文章以及各类产品推荐等。此外，它在金融服务、人寿保险、在线数据、求职等领域也发挥着重要作用。

2. 推荐算法

推荐算法主要分为以下几类：
- 协同过滤（Collaborative Filtering） ：该算法利用用户的使用数据进行推荐。如图所示，外圆代表完整的商品目录，中间圆是消费过相似商品的用户群体。推荐系统假设，如果其他用户与当前用户喜欢相同的商品，那么当前用户也可能喜欢该群体消费过的其他商品。通过找出个体用户和当前用户喜欢的商品的重叠部分来确定这个群体，然后推荐当前用户未接触过的商品（中间圆中未被当前用户喜欢的商品覆盖的部分）。计算协同过滤推荐有多种方法。

graph LR
    classDef process fill:#E5F6FF,stroke:#73A6FF,stroke-width:2px;

    A(完整商品目录):::process --> B(消费过相似商品的用户群体):::process
    B --> C(推荐给当前用户的商品):::process
    D(当前用户喜欢的商品):::process --> B

• 基于内容的过滤（Content-Based Filtering） ：此算法利用商品目录中的元数据进行推荐。以Netflix为例，它会使用电影的描述信息。系统可