什么是推荐系统
1. 推荐系统不需要用户提供明确的需求，而是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。
2. 从某种意义上说，推荐系统和搜索引擎对于用户来说是两个互补的工具。搜索引擎满足了用户有明确目的时的主动查找需求，而推荐系统能够在用户没有明确目的的时候帮助他们发现感兴趣的新内容。
3. 如果要通过发掘长尾提高销售额，就必须充分研究用户的兴趣，而这正是个性化推荐系统主要解决的问题。
4. 推荐算法的本质是通过一定的方式将用户和物品联系起来，而不同的推荐系统利用了不同的方式。
5. 三种推荐方式，以看电影为例：
（1）向朋友咨询。我们也许会打开聊天工具，找几个经常看电影的好朋友，问问他们有没有什么电影可以推荐。甚至，我们可以打开微博，发表一句“我要看电影”，然后等待热心人推荐电影。这种方式在推荐系统中称为社会化推荐（social recommendation），即让好友给自己推荐物品。
（2）我们一般都有喜欢的演员和导演，有些人可能会打开搜索引擎，输入自己喜欢的演员名，然后看看返回结果中还有什么电影是自己没有看过的。比如我非常喜欢周星驰的电影，于是就去豆瓣搜索周星驰，发现他早年的一部电影我还没看过，于是就会看一看。这种方式是寻找和自己之前看过的电影在内容上相似的电影。推荐系统可以将上述过程自动化，通过分析用户曾经看过的电影找到用户喜欢的演员和导演，然后给用户推荐这些演员或者导演的其他电影。这种推荐方式在推荐系统中称为基于内容的推荐 （content-based filtering）。
（3）我们还可能查看排行榜，比如著名的IMDB电影排行榜，看看别人都在看什么电影，别人都喜欢什么电影，然后找一部广受好评的电影观看。这种方式可以进一步扩展：如果能找到和自己历史兴趣相似的一群用户，看看他们最近在看什么电影，那么结果可能比宽泛的热门排行榜更能符合自己的兴趣。这种方式称为基于协同过滤（collaborative filtering）的推荐。
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