本文发表在2009，对经典个性化推荐算法做了基本的介绍，是非常好的一篇中文推荐系统方面的文章。事实上, 它是目前解决信息过载问题最有效的工具 。一个完整的推荐系统由 3 个部分组成:收集用户信息的行为记录模块, 分析用户喜好的模型分析模块和推荐算法模块。其
个性化推荐是根据用户的兴趣特点和购买行为，向用户推荐用户感兴趣的信息和商品。随着电子商务规模的不断扩大，商品个数和种类快速增长，顾客需要花费大量的时间才能找到自己想买的商品。这种浏览大量无关的信息和产品过程无疑会使淹没在信息过载问题中的消费者不断流失。
一般都认为，亚马逊的成功要归功于它鼎鼎大名的“一键下单”功能，但“一键下单”的背后，还需要一个成单量极高的智能推荐系统，来驱动消费者不停地在亚马逊上“买!买!买!”。这就是用户点击分析、机器学习和个性化推荐的综合力量。本文的目的，正是回顾亚马逊这个以成单率
推荐系统核心任务是排序，从线上服务角度看，就是将数据从给定集合中数据选择出来，选出后根据一定规则策略方法进行排序。素材与特征全部通过配置化进行实现，由人管理配置文件由xml构成、将请求封装成QueryInfo对象，通过对象来向下完成一步步数据召回。召回品类
京东推荐的演进史是绚丽多彩的。京东的推荐起步于 2012 年，当时的推荐产品甚至是基于规则匹配做的。整个推荐产品线组合就像一个个松散的原始部落一样，部落与部落之前没有任何工程、算法的交集。2013 年，国内大数据时代到来，一方面如果做的事情与大数据不沾边，
在刚刚毕业的时候，当时的领导就问了一个问题——个性化推荐与精准营销的区别，当时朦朦胧胧回答不出。现在想想，他们可以说是角度不同。精准营销可以理解为帮助物品寻找用户，而个性化推荐则是帮助用户寻找物品。总结下，数据挖掘是个很宽泛的概念，数据挖掘常用方法大多来自
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