《推荐系统实践》读书笔记——推荐系统十戒

1）确定你真的需要推荐系统。推荐系统只有在用户遇到信息过载时才有必要。若你的网站物品不多，或用户兴趣单一，那么也许并不需要推荐系统。所以不要纠结于推荐系统这个词，不要为了推荐系统而做推荐系统，而要从用户的角度出发，设计出能够真正帮助用户发现内容的系统。

2）确定商业目标和用户满意度之间的关系。对用户好的推荐系统不代表商业上有用的推荐系统，因此要首先确定用户满意的推荐系统和商业上需求的差距。

3）选择合适的开发人员。一般来说，若是一家大公司，应该雇佣自已的开发人员来专门进行推荐系统的开发。

4）忘记冷启动的问题。不断创新，互联网上有任何你想要的数据。只要用户喜欢你的产品，他们就会不断贡献新的数据。

5）平衡数据和算法间的关系。使用正确的用户数据对推荐系统至关重要。对用户行为数据的深刻理解是设计好推荐系统的必要条件，因此分析数据是设计系统中最重要的部分。数据分析 决定了如何设计模型，而算法只是决定了最终如何优化模型。

6）找到相关的物品很容易，但是何时以何种方式将它们展现给用户是很困难的。不要为了推荐而推荐。

7）不要浪费时间计算相似兴趣的用户，可以直接利用社会网络数据。

8）需要不断地提升算法的扩展性。

9）选择合适的用户反馈方式。

10）设计合理的评测系统，时刻关注推荐系统各方面的性能。