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个性化推荐已经成为现代人们生活的一部分。越来越多的App开始引入个性化推荐，比较典型的代表就是今日头条、抖音、网易云音乐等等。本文会和大家分享推荐系统的使用场景、原理和注意事项等内容。
应用场景
在之前的文章提到过推荐系统应用的三个场景，分别是专属推荐、热门推荐、相关推荐。
1.专属推荐，平台根据用户行为、属性由算法推荐的内容，也就是人们常提到的个性化推荐。
2.热门推荐，大部分人关注感兴趣，平台推荐的的内容。
3.相关推荐，是和当前内容关联度比较高的内容。
推荐系统解决的是用户和内容中间的关联关系，它是二者之间的桥梁。推荐系统通过挖掘用户的行为数据、用户属性、物品本身的数据，来向用户推荐合适的内容，这个合适的内容可以是物品，也可以是人。推荐的本质是对信息进行合理的排序、过滤，推送给合适的对象。
很多平台自诩自己是大数据，个性化推荐。而事实上他们多半都是通过若干简单的规则组合在一起计算出来的数据。这里有一个简单的判断方法，就是通过一些规则组合在一起计算的数据，人工理论上也是能计算出来的。比如朋友圈按照时间排序，今天的显示完了，紧跟着的必然是昨天的内容。而个性化推荐则不同，你只知道这些数据是有关联的，但具体是什么你完全不知道，比如网易云音乐的日推明天是什么，你永远猜不到。
推荐原理
基于内容的推荐
一个物品有各种各样的属性，比如豆瓣上的电影有上映年份、导演、评分、票房、语种等各种属性。基于物品的各种属性计算出关联度比较高的内容，推荐给用户是一种比较常规的做法。
协同过滤推荐
协同过滤有两种，分别是基于用户的协同过滤和基于物品的协同过滤。
基于用户的协同过滤计是计算用户之间的相似度，把相似的用户感兴趣的物品推荐给用户，一句话总结就是给你推荐和你相似的人喜欢的东西。
基于物品的协同过滤则是基于用户对物品的偏好计算物品的相似度，基于相似度进行排序，给用户推荐比较类似的物品。
基于关联规则的推荐
基于关联规则的推荐更常见于电子商务系统中。简单来说就是购买了一些物品的用户更倾向于购买另一些物品。平台要做的就是挖掘出这些关联规则，根据规则给用户推荐商品。比如购买泳装的用户可能会购买防晒霜。
组合推荐
上面列举的推荐方法都是基于单一维度的。在成熟的推荐系统中一般是把不同的算法组合成模型，不断训练，对结果进行过滤、排序，将最优的结果推荐给用户。
相关问题
用户数据收集
用户数据包括用户主动提交和用户被动提交的。
用户主动提交是指用户自己填写保存的信息。比如用户的性别是女生，系统应该推荐女频小说；用户感兴趣的领域是科技，系统可以推荐MIUI、iPhone、5G相关的资讯。
用户被动提交是指用户的各种行为数据或者其他数据。常见的行为数据有收藏、点赞、评论、购买、查看等等。比如用户在网易云上收听音乐，听到一首歌几十秒就跳过去，听到另外一首歌反复收听还查看评论收藏到歌单，两种行为的权重差别是很大的。用户的性别信息还可以通过其他途径获取，比如根据使用的皮肤主题判断、根据用户安装的其他App判断。这些内容不是用户提交的，平台可以通过其他手段来获取。
哪些产品适合使用个性化推荐
下面给出一些相关的因素，作为参考使用。
1.用户数，用户量推荐在百万级别。没有达到这个量级，推荐起来效果相对会比较差。
2.内容数，内容数推荐至少在十万级别以上。内容数可以是不同类型最小颗粒的集合，比如500门音频课程，加在一起可能就有2000个音频，这些音频就可以作为最小的推荐维度。
3.多样性，平台的物品类型要尽可能多，否则效果很难保证。用户在淘宝上购买了高跟鞋，反复推荐高跟鞋就不是好的体验。有时候向用户推荐裙子，口红效果反而会更好。
4.稀疏性，平台物品的稀疏性不能太高也不能太低，太高说明用户比较相似，推荐的内容比较接近；太低说明用户没有共性，很难找到联系。
冷启动
在没有大量用户数据的情况下引入推荐系统，就是冷启动问题。冷启动包括用户冷启动和物品冷启动，用户冷启动是指给新用户推荐内容，而物品冷启动是指将新物品推荐给用户。
冷启动的处理方法主要有两种，一种是主动收集用户的信息，让用户选择感兴趣的内容，填写基础资料；一种就是被动收集数据，尽可能地扩大范围。
只有当平台内容达到一定量级才需要考虑个性化推荐。同时只要产品形态合理，个性化推荐并不是必须的，不能盲目迷恋推荐算法。希望本文能对大家有所帮助。
在写作过程中，如果有意见或者想法，欢迎有兴趣的读者添加我的微信一起交流探索，共同进步。
