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许多人把推荐系统视为一种神秘的存在，他们觉得推荐系统似乎知道我们的想法是什么。Netflix 向我们推荐电影，还有亚马逊向我们推荐该买什么样的商品。推荐系统从早期发展到现在，已经得到了很大的改进和完善，以不断地提高用户体验。尽管推荐系统中许多都是非常复杂的系统，但其背后的基本思想依然十分简单。

推荐系统是什么？

推荐系统是信息过滤系统的一个子类，它根据用户的偏好和行为，来向用户呈现他(或她)可能感兴趣的物品。推荐系统会尝试去预测你对一个物品的喜好，以此向你推荐一个你很有可能会喜欢的物品。

如何构建一个推荐系统？

现在已经有很多种技术来建立一个推荐系统了，我选择向你们介绍其中最简单，也是最常用的三种。他们是：一，协同过滤；二，基于内容的推荐系统；三，基于知识的推荐系统。我会解释前面的每个系统相关的弱点，潜在的缺陷，以及如何去避免它们。最后，我在文章末尾为你们准备了一个推荐系统的完整实现。

协同过滤

协同过滤，是首次被用于推荐系统上的技术，至今仍是最简单且最有效的。协同过滤的过程分为这三步：一开始，收集用户信息，然后以此生成矩阵来计算用户关联，最后作出高可信度的推荐。这种技术分为两大类：一种基于用户，另一种则是基于组成环境的物品。

基于用户的协同过滤

基于用户的协同过滤本质上是寻找与我们的目标用户具有相似品味的用户。如果Jean-Pierre和Jason曾对几部电影给出了相似的评分，那么我们认为他们就是相似的用户，接着我们就可以使用Jean Pierre的评分来预测Jason的未知评分。例如，如果Jean-Pierre喜欢星球大战3:绝地武士归来和星球大战5:帝国反击战，Jason也喜欢绝地武士归来，那么帝国反击战对Jason来说是就是一个很好的推荐。一般来说，你只需要一小部分与Jason相似的用户来预测他的评价。

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