推荐系统及其核心内容理解

前言

这段时间一直在做个性化视频推荐系统项目，但主要精力都集中在算法实现和优化上面，对推荐系统并没有一个整体的认识，于是趁着空余时间整理了之前搜集的一些相关的资料并结合自己的理解，针对推荐系统从以下几个方面进行简单的总结阐述，里面的部分内容都是来源《推荐系统实践》这本书，若有错误，望指正。

1、什么是推荐系统？

关于这个问题，我非常认同项亮《推荐系统实践》这本书中提到的观点，即推荐系统是解决用户面临的信息过载问题，推荐系统是连接信息消费者和信息生产者的桥梁。那何为信息过载问题，即当人们面临大量的信息时，无法从大量的信息中进行快速甄别并获取自己想要的信息。人们在解决信息过载问题时大概经历了如下三个过程：
1）分类目录
在数据量不是很大的情况下，人们通过对信息进行分类整理从而解决信息过载问题，比如图书分类存放，导航网站等。

2）关键词搜索
随着数据量的增加，分类目录方式已不能有效解决人们面临的信息过载问题，因为分类目录只能对数据进行大类别的归类整理，无法满足人们更细粒度的数据获取需求，基于关键词搜索的方式有效解决了上述问题，并极大的实现了人们的信息获取需求，比如图书关键词检索，搜索引擎等。

3）个性化推荐
关键词搜索虽然能有效解决人们面临的信息过载问题，但前提是需要有关键词，即只解决了人们在有明确目的前提下的信息需求，当人们在无明确目的情况下变得不可用，于是就出现了推荐系统。推荐系统能够在用户无明确目的的前提下推荐用户可能感兴趣的信息，解决了用户无明确目的情况下的信息过载问题，比如视频推荐、广告推荐等。

2、推荐系统的基本架构

一个完整的推荐系统应该包括以下五个部分，具体如下图所示：