###Download：[全局视角系统学习《推荐系统》，实战中提升竞争力|第四章|包完结](全局视角系统学习《推荐系统》，实战中提升竞争力|第四章|包完结 (lengtang8.com))
- 推荐系统 1.1. 什么是推荐系统 （1）推荐系统的定义 推荐系统（Recommendation System, RS）是一种自动联系用户和物品的工具，它能够帮助用户在信息过载的环境中发现令他们感兴趣的信息。它通常由前台的展示页面、后台的日志系统、推荐算法系统三个部分组成。
（2）为什么需要推荐系统 随着互联网上的数据越来越多，各大应用及平台坐拥海量信息，但用户却难以找到真正对自己有用的信息，用户面对庞大的数据变得毫无头绪。
目前有三大方法可以解决信息超载的问题：分类目录、搜索引擎和推荐系统：
分类目录 分类目录是将信息分门别类，从而方便用户根据类别进行查找。例如：优设导航 、百度更多 等门户网站。但分类目录只适合用在内容少而精的网站上，大多数分类目录网站只能涵盖少数热门信息，应用场景有限。 搜索引擎 用户通过在搜索引擎上输入关键字，查找自己需要的信息。例如：搜狗、Bing 等搜索引擎。但是，用户必须主动提供准确的关键词，才可能找到需要的信息。 推荐系统 推荐系统通过分析用户的历史行为，对用户的兴趣进行建模，从而主动给用户推荐可能满足他们需求的信息，该方法能够很好的发掘长尾信息。 我们可以看到，推荐系统相对于分类目录和搜索引擎，在某些方面有着不可替代的优势。通常认为，当一个系统满足以下两个条件时，就可以考虑应用推荐系统：
存在信息过载（用户难以找到想要的内容）； 用户大多数时候没有明确的需求。 1.2. 推荐系统评测 一个完整的推荐系统包括三个参与方：
用户 网站（平台，负责搭载推荐系统） 内容提供方 在评测一个推荐系统时，需要考虑上述三方的利益，一个好的推荐系统是能够令三方共赢的系统。
