作者：禅与计算机程序设计艺术
推荐系统（Recommendation System），又称协同过滤（Collaborative Filtering）、推荐引擎（Recommender Engine）或免费档案（Free-to-Play Archive）。它是一种基于用户的历史行为数据分析和物品之间的相似性进行推荐的技术。其基本思路是找出当前用户和其他用户都喜欢什么东西，然后向该用户推荐他们感兴趣的内容。如今，推荐系统已经成为许多互联网领域的标配应用。如Amazon、Netflix、YouTube等。在这些应用中，系统根据用户行为日志、搜索记录和其他用户的评价等信息，推荐给用户一些相关的产品或服务。但由于各个行业的复杂性、个性化需求等不同特征，不同类型的商品和服务对用户的兴趣也存在差异。因此，为了更好地为用户提供优质的产品和服务，现有的推荐系统需要不断优化和更新。
传统的推荐系统通常采用协同过滤的方法，通过计算用户与其他用户的相似性，来推荐用户可能感兴趣的物品。具体来说，主要包括以下几步：
- 用户画像（User Profiles）生成及用户画像匹配。通过用户历史行为日志、搜索记录和其他用户的评价等信息，将用户描述成一个特征向量，并在数据库中进行存储。利用特征向量可以计算两用户之间距离，从而判断是否属于潜在的好友关系。
- 物品描述及物品相似性计算。针对每种商品或服务，设计其特征向量。此外，还可以建立物品之间的交叉矩阵，计算每个商品与其他商品之间的相似性。
- 推荐策略及推荐结果排序。基于物品的相似性及用户对物品的偏好，计算用户的未来购买习惯。然后根据用户的历史购买行为及推荐系统规则，产生推荐列表。
- 推荐效果评估及改进。通过比较推荐结果和实际购