推荐系统入门教程：原理、关键技术、应用场景 Introduction to Recommender Systems

关键技术、应用场景 Introduction to Recommender Systems"/>

推荐系统入门教程：原理、关键技术、应用场景 Introduction to Recommender Systems

作者：禅与计算机程序设计艺术

1.简介

推荐系统(Recommender System, RS)，也称协同过滤、基于内容的推荐系统等，是信息检索技术的一个分支。它在电子商务网站、社交网络、新闻门户网站、视频网站、音乐播放器、搜索引擎、音乐推荐系统、书籍推荐系统等领域都有应用。其目的是向用户提供符合其兴趣或需求的商品、服务或广告等，对用户进行个性化推荐。
推荐系统根据不同的业务模型（如“基于物品”、“基于用户”、“混合型”）和目标用户（如“匿名用户”、“有一定偏好”）开发出多种推荐算法，可以用于商品推送、歌曲推荐、电影推荐、菜谱制作、婚礼邀请、相册摄影等方面。推荐系统可帮助企业实现业务增长、客户流失预防、产品形象优化、促销决策及市场营销等。
随着人工智能的飞速发展，以及各种互联网产品的爆炸式增长，推荐系统正在成为一个全新的创业方向。本课程将通过提供知识结构性、实用性强的推荐系统入门教程，让学习者了解推荐系统的原理、关键技术、应用场景等，掌握推荐系统的开发技巧，具备相应的运营能力。

2.相关术语和概念

推荐系统涉及到以下几个术语和概念：

1. 用户：指需要推荐商品或者服务的个人或物品。
2. 商品/服务：指用户可能喜欢或者感兴趣的实体。
3. 评分/打分：表示用户对于商品/服务的主观认识，反映了用户的喜好程度。
4. 特征：指用户、商品/服务的相关属性，如年龄、性别、喜好、爱好、职业、经济状况、地理位置等。
5. 相似性：表示两个对象之间的关系，一般用余弦相似性表示。
6. 历史行为数据：表示用户之前的交互记录。
7. 推荐列表：显示推荐给用户的商品/服务清单。
8. 召回策