亚马逊作为商业化推荐系统的祖师，推出的开山之作便是协同过滤（collaborative filtering）。即使到了以深度学习为主流召回算法的今天，协同过滤仍然是推荐系统召回策略中绕不开的经典算法。

大家在访问京东或者淘宝等电商系统时，会发现当看了某件商品或者买了某件商品时，电商系统会马上推荐很多相似的商品；当在百度上搜索某个新闻时，信息流马上推荐类似的新闻，这些是怎么做到的呢？这就涉及到我们今天

提纲 过去八九年在广告、生活服务、电商等领域从事大数据及推荐系统相关工作，近来打算对过去的工作做一个系统性的梳理。一方面帮自己查缺补漏、进行更深入的学习；另一方面也希望能通过博客结交同好，增进交流。