在正式介紹推薦系統之前，我想和大家分享一個經典購物場景：要買一包薯片？
薯片
- 若你在一家24小時便利店裡，你完全可以依靠自己，瀏覽所有貨架上的商品，找到自己想要的薯片。
- 若你在一家規模較大的超市裡，你就需要藉助商品的分類信息了，才能避免在眾多的貨架間找來找去。
- 若你是在使用電商類應用，你不僅需要分類信息，還需要搜索功能，才能快速地找到，自己想要的那個品牌的薯片。
通過上面的描述，我們不難發現，人們在面對不同體量的信息時，需要配套的信息服務，才能有效地滿足需求。
除此之外，上面的購物場景裡有一個隱藏的限定條件，就是有一個明確的購物需求，即買一包薯片。然而，很多時候我們並沒有這麼明確的需求，只是隨便逛逛而已。
這便是推薦系統能夠大展拳腳的土壤：
- 存在內容、商品等信息過載的情況
- 用戶大部分時間沒有明確的需求
推薦系統的價值則體現在兩個維度上：
- 幫助用戶發現之前沒有接觸過，但會喜歡的內容或物品
- 讓長尾的內容或物品，得到更多的曝光機會，提升點擊活躍度
要想實現推薦系統的價值，究其本質是做好排序，而排序的前提是，能夠對用戶的喜好進行預測，而預測的依據則來自於用戶的歷史行為。
雖然推薦系統無法知曉用戶腦中的所思所想，但用戶的行為卻可以被客觀、準確地記錄下來，而行為的背後所折射出的，恰恰就是用戶的真實想法。
到此，推薦系統的任務就已經很明確了，就是如何利用用戶的歷史行為數據，去為用戶提供個性化的內容或物品，預測潛在的點擊。
用戶的歷史行為數據就像一堆食材，如何烹飪才能做出一桌好菜，是需要符合菜譜的客觀要求的，即前提假設。
而推薦的前提假設是“物以類聚，人以群分”。我們利用數據對內容或物品進行分類，對用戶進行分組，以此為推薦的候選集合，再使用相似度作為推薦的權重值，這就是推薦系統的大體思想框架，當然會很多細節不同的實現方案。
基於協同的推薦
所謂的協同，就是關聯單一用戶與全平臺用戶的行為，為其找到““臭味相投”的人、內容或物品。
熱門排行榜，就是一個典型的協同過濾的應用場景，只是候選集合的粒度很大，且沒有去重而已。
協同又分為用戶協同和物品協同。
用戶協同
用戶協同
用戶協同的前提假設是，如果兩個用戶的歷史行為很相似，那麼可以說明他們是興趣相似的人，自然彼此間存在大概率可推薦的內容或物品，體現出了更社會化的推薦。
社會化推薦，即讓好友給自己推薦內容或物品，更容易發現一些新鮮感強的東西。
物品協同
物品協同
物品協同的前提假設是，每個用戶的興趣都侷限在某幾個領域，如果兩個物品屬於一個用戶的興趣列表，那麼這兩個物品也就限制在某幾個領域內。
而如果兩個物品屬於很多用戶的興趣列表，那麼它們大概率屬於同一個領域，因此相似度極大，可以用作推薦理由，則體現出了更個性化的推薦。
物品協同相比用戶協同，其擴展性更強，因為平臺的物品數要遠少於平臺的用戶數，物品增長率要遠低於用戶增長率，物品相似度計算要遠易於用戶相似度計算，所以優先選擇物品協同推薦。
同時，還需要注意，熱門的內容或物品，對協同的干擾，因為熱門的東西會出現在大多數用戶的興趣列表裡，所以它們會關聯到任何內容或物品。我們需要適當地對熱門東西進行人工干預，消弱其影響力。
協同推薦，存在一個致命的缺陷，就是無法應對冷啟動，新加入的用戶或物品沒有足夠的歷史行為數據，所以無法計算相似度。
為了解決冷啟動問題，我們就需要一套新的方案 —— 基於內容的推薦。
基於內容的推薦
內容或物品本身就會攜帶信息，我們只要能夠充分利用這些信息，完成相似度計算，就可以延續之前的推薦策略。
分類、標籤的粒度，直接影響著基於內容的推薦效果，原因也很簡單，粒度越細，區分度也就越高，也就越個性化。
標籤是一種無層次化結構的，用來描述信息的關鍵詞，它可以用來描述物品的語義。
通常的做法，是可以通過對物品的內容進行挖掘，提取關鍵詞，用關鍵詞向量代表物品，進而利用餘弦定理計算相似度。
詞雲
我們還可以利用之前協同過濾的思想，對物品上的關鍵詞或標籤進行優化，當兩個關鍵詞或標籤同時出現在很多物品集合中時，我們就可以認為它們具有較大的相似度，可以統一化。
值得注意的是，協同過濾體現出了凝固度的思想，如果兩個物品在一起的概率遠大於隨機的概率，那麼它們之間必然存在相關性。這個思想可以幫助我們解決很多問題。
後記
除了上面的兩種推薦方案外，如果我們還想進一步提高效果，就不得不考慮到上下文信息了，同時使用上預測模型（DeepFM、XGB等）
還有受到Word2Vec的啟發，我們可以利用用戶的歷史行為數據，通過隨機遊走，形成用戶或物品的序列數據，完成embedding，這樣就可以更容易、更有效的計算相似度了，即 Graph Embedding 。
上下文信息，包含用戶訪問時間、地點等額外的影響用戶決策的因素，作為重要的特徵，加入到模型之中。比如：季節效應，在夏天，羽絨服就很難銷售。
推薦系統容易造成
信息繭房，因此需要適時地進行人工干預，而作為用戶也最好時不時瀏覽一下多元的信息。最後，安利大家一本掘金小冊《深入理解NLP的中文分詞：從原理到實踐》（點擊瞭解更多，訪問詳情），讓你從零掌握中文分詞技術，踏入NLP的大門。
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