推荐系统核心技术解析

作者：禅与计算机程序设计艺术

1.背景介绍

1.1 什么是推荐系统？

推荐系统，亦称协同过滤推荐系统、基于内容的推荐系统等，是信息检索技术与人工智能技术相结合的一种新兴的交叉学科，通过分析用户行为数据、消费习惯及喜好偏好、产品特性等，推荐出与用户最相关的商品或服务。其主要功能是向用户提供个性化、个性化的信息资讯以及满足用户信息需求的商品。

1.2 为什么要做推荐系统？

在互联网蓬勃发展的今天，由于海量的数据产生、爆炸性的增长速度、高速的增长趋势，用户对购买力的需求正在急剧提升。而传统的搜索引擎仅靠关键字搜索无法有效发现用户需要的商品或服务，为此，推荐系统应运而生。如今的互联网环境下，推荐系统已成为电商、餐饮、零售等各行各业不可缺少的一环。因此，推荐系统是互联网金融、电子商务、电影、音乐、阅读等领域的基石。

1.3 推荐系统的应用场景

目前，推荐系统主要应用于以下领域：

1. 电子商务：基于用户行为数据的个性化推荐、商品推荐；
2. 视频、音乐、阅读：根据用户兴趣偏好的个性化推荐；
3. 社交网络：针对用户推荐感兴趣的商品、作者、电影；
4. 微博、新闻：给用户推送感兴趣的内容、热点信息；
5. 地图导航：推荐符合用户当前位置条件的旅游目的地；
6. 汽车、飞机：根据用户的购买习惯推荐购买机票、座位；
7. 微博客、论坛：实时推荐符合用户口味的帖子、评论；