推荐系统简介
什么是推荐系统？
推荐系统的任务就是联系用户和信息，一方面帮助用户发现对自己有价值的信息，另一方面让信息能够展现在对它感兴趣的用户面前，从而实现信息消费者和信息生产者的双赢。
为什么会出现推荐系统？
信息过载 + 个性化需求 + 算法。推荐系统通过发掘用户的行为， 找到用户的个性化需求， 从而将长尾商品准确地推荐给需要它的用户，帮助用户发现那些他们感兴趣但很难发现的商品。
信息过载的解决方案：
- 分类目录（只展示热门网站，数量较少）
- 搜索引擎（需要明确的搜索意图）
- 推荐系统（分析用户历史行为给出推荐，不需要输入）
推荐系统的分类
推荐系统的组成
推荐系统应用由三部分组成：前台展示页面、后台日志系统、推荐算法
个性化推荐成功的原因：
- 存在信息过载
- 大部分用户没有明确需求
推荐系统的应用
个性化推荐的应用：
- 电子商务（amazon、淘宝、天猫)
- 电影和视频网站（豆瓣、腾讯、抖音），
- 音乐（网易、豆瓣电台），
- 社交网络（Facebook），
- 阅读（今日头条），
- 位置服务LBS，
- 邮件（Google），
- 广告（Admaster）