一个非常经典的沃尔玛超市故事，超市人员发现来买尿不湿的人每次都会买一些啤酒，这两个看起来毫无相关的商品，怎么会一起买。原来有孩子的年轻家庭一般都是妈妈在家里带孩子，爸爸去超市买尿不湿。当爸爸买完清单上的货品后总会为自己买点啤酒，于是沃尔玛发现这个规律后，很快把这两个商品货架放在一起，大幅的提高了销量。
时至今日，通过数据挖掘和分析，来发现用户的行为，推荐系统已然成了一门学问，个性化推荐成了互联网产品的标配。
但是，在问“该怎么做推荐系统”之前，先来回答一下“要不要做”，我可以先帮你更加透彻地理解“推荐系统”这个概念，只有彻底理解了事物的本质，才能轻松做出“适不适合”的判断，毕竟知根知底后再相爱，更容易到白头。
1.什么是推荐系统
按照维基百科的定义：它是一种信息过滤系统，手段是通过预测用户(User)对物品(Item)的评分和偏好。这个定义不是很好理解，也不恰当。它用“怎么做”来定义了“是什么”，这相当于变相规定了推荐系统的实现路径。
让我们来换一个角度回答三个问题，来重新定义什么是推荐系统：
它能做什么；
它需要什么；
它怎么做。
对于第一个问题“它能做什么”，我的回答是：推荐系统可以把那些最终会在用户(User)和物品(Item)之间产生的连接提前找出来。
为了更形象，我再举个例子：
1、 一个社交产品，比如脸书(Facebook),如果它的 20 亿活跃用户之间已经都有社交关系了，那么它的“感兴趣的人”这一推荐系统就该寿终正寝了。
2、 一个信息流资讯阅读产品，比如今日头条，只有当用户不断点进源源不断的内容物品中，每一次点击，就是一个连接，每一次阅读也是一个连接，不同层次不同重要性的连接在推荐系统的帮助下不断建立，所主要依据的就是那些已经存在的连接，即：用户过去都点击阅读了哪些内容。
3 、一个电商平台，用户刚买过什么，常买什么，你正在浏览什么，这些都是用户和物品之间已经存在的连接，用这些连接去预测还会买什么，还会看什么也是推荐系统。
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(以上是刑无刀与读友在文章下的深入讨论，及读友的高度评价）
按照上面的分析，我也同时回答了第二个问题“它需要什么”：****推荐系统需要已经存在的连接，从已有的连接去预测未来的连接。
第三个问题：怎么做？
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的实现方式分类是：机器推荐和人工推荐，也就是通常说的“个性化推荐”和“编辑推荐”。
总结一下推荐系统就是：用已有的连接去预测未来用户和物品之间会出现的连接。
2.你需要推荐系统吗
第一，看看产品的目的
如果一款产品的目的是建立越多连接越好，那么它最终需要一个推荐系统。有哪些产品的目的不是建立连接呢？
一种典型的产品就是工具类，如果是单纯提高人类某些工作的效率而存在的产品，比如一个视频编辑器，则不需要。虽然如今很多产品都从工具切入最后做成社区了，至少在工具属性很强时不需要推荐系统。
第二，看看产品现有的连接
如果你的产品中物品很少，少到用人工就可以应付过来，那么用户产生的连接肯定不多，因为连接数量的瓶颈在于物品的数量，这时候不适合搭建推荐系统。
或者用户和物品数量在某些手段下也变得很多，但是用户和物品之间的连接很少，表现就是用户的留存回访很低，这时候也不是很需要一个推荐系统。
你应该是想办法找到用户流失的原因，直到他们能贡献第一批连接才行。当然，用户很少时，人工完全可以应付一对一服务时，也是不需要推荐系统的。
关于第二点，“长尾理论”可以帮助我们理解，如何把用户和物品各种可能的连接汇总，包括用户属性、物品属性等，应该要有长尾效应才可能让推荐系统发挥效果。
这里我介绍一个简单指标，用于判断是不是需要推荐系统：
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分子是增加的连接数，分母是增加的活跃用户数和增加的有效物品数。这个简单的指标我解释一下：
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如果增加的连接数主要靠增加的活跃用户数和增加的物品数贡献，则该值会较小，不适合加入推荐系统。
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如果增加的连接数和新增活跃用户和物品关系不大，那说明连接数已经有自发生长的趋势了，适合加入推荐系统加速这一过程。
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推荐系统对我来说一直是一个大神级的产品，这次操刀的是链家网8年资深算法工专家，我觉得花一点小钱来听听业内最专业的人士的课程，还是真值得的！反正我已订阅，读了几篇，感觉干货满满声音还蛮有磁性，可以帮助你从产品、技术、商业等各个维度带你理解并适当运用推荐系统。
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