【数据挖掘】推荐系统（一）：协同过滤-Toy模板网

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一、说明

推荐系统是一种计算机程序或算法，用于预测用户对特定项目的兴趣度，并根据这些预测向用户提供个性化推荐。这种系统通常使用大量数据来分析用户的行为和偏好，以找出潜在的喜好和兴趣。推荐系统可以应用于电子商务、社交媒体、影视娱乐等领域，帮助提高用户体验、增加销售和粘性。

二、什么是推荐系统

推荐引擎是机器学习的一个子类，通常处理对产品/用户进行排名或评级。松散地定义，推荐系统是预测用户可能对特定项目给出的评级的系统。然后，这些预测将被排名并返回给用户。

它们被各种大牌公司使用，如谷歌，Instagram，Spotify，亚马逊，Reddit，Netflix等。通常是为了增加与用户和平台的互动。例如，Spotify 会推荐与您反复听或喜欢的歌曲相似的歌曲，以便您可以继续使用他们的平台听音乐。亚马逊使用推荐功能，根据用户为该用户收集的数据向各种用户推荐商品。

推荐系统通常被视为“黑匣子”，这些大公司创建的模型不太容易解释。生成的结果通常是对用户需要/想要的东西的建议，但在向他们推荐之前，他们不知道他们需要/想要它。

构建推荐系统有许多不同的方法，有些使用算法和公式化方法，如页面排名，而另一些则使用更多以建模为中心的方法，如协同过滤、基于内容、链接预测等。所有这些方法的复杂性各不相同，但复杂性并不能转化为“良好”的性能。通常，简单的解决方案和实施会产生最强的结果。例如，像Reddit，Hacker News和Google这样的大公司已经使用推荐引擎的简单公式化实现来推广其平台上的内容。在本文中&文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-532250.html

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