推荐系统02：个性化推荐系统有哪些绕不开的经典问题

推荐系统发展到了今天，已经出现了一些常见的问题，一部分已经有很好的解决方案，另外一部分却还没有通用解决方案，需要根据实际情况做一下具体的分析。
今天我来和你聊一聊这些问题。我会首先讲讲一些推荐系统中的问题模式，然后再专门说一些需要面对的具体问题。

推荐系统的问题模式

我们知道，推荐系统的使命是为用户和物品建立连接，建立的方式是提前找出那些隐藏的连接呈现给用户，这是一个预测问题；所以推荐系统的预测问题模式，从达成的连接目标角度区分，有两大类：

1.评分预测；
2.行为预测。

因为评分和行为是用户对推荐结果的两类反馈，我们给他们推荐了一个或多个物品，目的是希望他们“消费”，这种消费反应在用户行为上，比如“点击查看”，信息咨询类的还有“阅读完成”，视频音乐类的有“播放完成”，电商类的“加入购物车”等。

整个行为呈现一个漏斗形状，从曝光到最终消费完成。最后在用户完成消费后，产品方一般还希望他们告诉自己消费的体验，这时候就有评分了；所以不同推荐系统的任务也不同，有的直接去预测用户如果消费完之后会给多少评分，更多的推荐系统则会分层，致力于预测用户的行为。下面我分别详细说一下这两类问题。