19、推荐系统：原理、算法与实现

推荐系统：原理、算法与实现

1. 推荐系统概述

推荐系统是一类利用数据来预测用户可能感兴趣的对象（商品或服务）的算法、程序和服务。主要有基于内容和协同过滤两种类型。基于内容的推荐系统依据特定产品收集的数据，为用户推荐与其先前获取或表现出兴趣的物品相似的对象；协同过滤推荐系统则根据其他相似用户的反应历史，过滤出用户可能喜欢的对象，通常也会考虑用户自身的先前反应。

推荐系统的常见基本方法如下：
- 基于摘要 ：基于产品平均评分的非个性化模型。
- 基于内容 ：基于产品描述与用户兴趣交集的模型。
- 协同过滤 ：基于相似用户群体兴趣的模型。
- 矩阵分解 ：基于偏好矩阵分解的方法。

推荐系统的基础是偏好矩阵，该矩阵的一个轴列出服务的所有用户，另一个轴列出推荐对象（通常称为物品）。在矩阵的行和列（用户，物品）交叉处填充着评分，这是用户对该产品兴趣的已知指标，通常用给定的尺度（例如 1 到 5）表示。示例如下表：
| | item1 | item 2 | item3 |
| — | — | — | — |
| user1 | 1 | | |
| user2 | 2 | 4 | |
| user3 | 1 | 1 | 1 |
| user4 | 5 | | |
| user5 | 3 | 1 | |
| user6 | 4 | | |

用户通常只对目录中的少量物品进行评价，推荐系统的任务是总结这些信息，并