作者：禅与计算机程序设计艺术
1.简介
什么是推荐系统？作为互联网产品的基础设施，推荐系统通过分析用户行为、偏好、兴趣，为用户提供个性化的推荐，是非常重要的增值服务之一。根据维基百科定义，推荐系统是一个建立在用户行为数据上的信息过滤系统，它能够对多种用户需求进行匹配并对其提供满足需求的产品或服务。最早期的推荐系统主要基于用户自己对商品或服务的历史记录、评价、偏好及其他信息进行推荐；后来的推荐系统则更加倾向于使用算法对用户的行为模式进行分析并提出一些个性化的推荐，如基于用户投放广告量的个性化电影推荐、基于用户浏览习惯及搜索记录的新闻推荐、基于用户购买喜好及消费习惯的个性化购物推荐等。推荐系统也是互联网行业的一个热门话题，也是每年必然要面临的技术革命。本文将从推荐系统的定义、优点、应用场景以及发展方向等方面，对推荐系统的基本知识进行介绍。
2.基本概念术语
2.1.推荐系统的定义
推荐系统（英语：Recommender system），也被称作推荐引擎（recommandation engine）、协同过滤（collaborative filtering）、基于模型的协同过滤（model-based collaborative filtering）、个性化系统（personalized system）等，是一个用于向用户或其它实体提供建议或相似对象的技术，通过分析用户行为、偏好的内容、兴趣爱好、社交网络关系等因素，向用户提供个性化的推荐。根据维基百科词条的定义，推荐系统是一个建立在用户行为数据的信息过滤系统，它可以对多种用户需求进行匹配并给出满足这些需求的产品或服务。通过对推荐对象与用户的兴趣、喜好、偏好、决策偏好