1.1-推荐系统是什么？

不知不觉，我们每天都在阅读系统推荐给我们的文章，时常会购买网站推荐给我们的商品，偶尔会添加社区推荐给我们的好友。推荐系统，让我们的生活更便捷。但推荐系统到底是什么呢？

先看看定义：

维基百科的定义 ：推荐系统是一种信息过滤系统，用于预测用户对物品的“评分”或“偏好”。

具体来说，推荐系统是一种信息过滤系统，能根据用户的档案或者历史行为记录，学习出用户的兴趣爱好，预测出用户对给定物品的评分或偏好。

搜索引擎和推荐系统：

随着信息技术和互联网的发展，人们逐渐从信息匮乏的时代走入了信息过载的时代。想快速的从海量的信息中找到自己感兴趣的信息，莫过于搜索引擎和推荐系统这两种方式。

搜索引擎：用户通过输入关键字，查找自己需要的信息。

但是，用户必须主动提供准确的关键词，才能找到信息。所以用户的其他需求，比如用户无法找到准确描述自己需求的关键词时，搜索引擎就无能为力了。

推荐系统： 通过分析用户的历史行为，给用户的兴趣建模，从而主动给用户推荐能够满足他们兴趣和需求的信息。

并且，推荐系统能够很好的发掘物品的长尾。

来理解两个重要的概念：

马太效应：产品中热门的东西会被更多人看到，热门的东西会变得更加热门，而冷门的东西更加冷门。搜索引擎会造成马太效应。

长尾理论：某些条件下，需求和销量不高的产品所占据的市场份额，可以和主流产品的市场份额相比。推荐系统充分应用了长尾理论。

来点具体可以看到的：

亚马逊的商品推荐

网易云音乐的音乐推荐

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今日头条的新闻信息流

参考阅读

• https://www.jianshu.com/p/319e4933c5ba
• https://www.jianshu.com/p/b9ba5c84000b