作者：HaigLee
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1.维基百科定义

它是一种信息过滤系统，手段是预测用户（User） 对物品（Item）的评分和偏好。

2. 重新定义

• 它能做什么
• 它需要什么
• 它要怎么做

2.1 它能做什么

• 推荐系统能够把那些最终会在用户和物品之间产生的连接提前找出来。
• 什么是连接？能够产生关系的都是连接，比如用户对物品作出一个动作，或者用户的属性和物品的属性一样。有关系就是有连接。
• 底层事实：万事万物有相互连接的大趋势。人和人有倾向于进行社会连接，于是有了社交产品；人和物之间有消费连接，于是有了电商产品；人和资讯之间有阅读连接，于是有了信息流产品。
• 推荐系统就是在复杂的互联网产品中，不断的去发现那些很可能会和人发生连接的另一个物品节点，让它们和用户建立真正的连接。
• 也就是：
  • 世界的发展趋势是万物倾向于建立越来越多的连接；
  • 人是这一切趋势的意义所在，为人建立连接是要义；
  • 根据已有的连接预测和人有关的连接，就是推荐系统。

2.2 它需要什么

比如说一个电商平台：用户刚买过什么、常买什么、正在浏览什么，这些都是用户和物品之间已经存在的连接，用这些连接去预测用户将来还会买什么、还会看什么就是推荐系统。所以说呢，推荐系统需要已经存在的连接，这样才能从已有的连接去预测未来的连接。

3.它要怎么做

维基百科定义提供的方法：预测用户评分和偏好。这是推荐系统背后相关算法和技术的两大分类。但比这个定义更抽象但实现方式分类是机器推荐和人工推荐，也就是常说但“个性化推荐” 和 “人工推荐”。
机器推荐和人工推荐之间还有现在最常见的领域专家推荐，也就是KOL（Key Optinion Leader，关键意见领袖）推荐，如何为用户找到适合它的KOL也是属于推荐系统范畴。

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