Python 人工智能实战：智能推荐_python实现智能推荐

作者：禅与计算机程序设计艺术

1.背景介绍

在现代信息时代，数据量越来越大，应用场景越来越多，需要智能化解决方案提升用户体验、降低运营成本和提高竞争力。而推荐系统就是其中重要的一种智能化解决方案。推荐系统主要基于用户兴趣和行为产生推荐商品或服务，通过分析历史交互记录、社交网络等多方面数据，对用户进行个性化推荐。 通过研究和开发智能推荐系统，可以实现以下功能：

• 提升用户体验：推荐系统根据用户的喜好及产品购买习惯推荐新颖的商品或服务；
• 降低运营成本：推荐系统能够通过个性化推荐提升用户满意度并节约运营成本；
• 提高竞争力：推荐系统可以帮助商家更好地定位自身客户群体，提升品牌知名度和影响力，增加商家的收入来源。 近年来，随着云计算、大数据、人工智能、移动互联网等新技术的发展，推荐系统已成为众多公司的核心业务。据统计，中国共有7亿用户使用豆瓣、3亿用户使用饭否等平台进行网上购物，占到互联网用户总数的三分之一左右。然而，由于电商网站复杂、数据量大、相关算法不透明等诸多问题，导致推荐系统效果不佳。因此，为了提升推荐系统的推荐效果，制定科学有效的推荐策略和有效的算法模型，需要更多的科研投入。

  2.核心概念与联系

  2.1 概念定义

  推荐系统(Recommender System)由以下四个组成部分构成：
• 用户：用户指的是系统向其展示推荐物品的最终消费者，系统可以根据该消费者的个人特征（如兴趣偏好）、偏好历史、上下文信息、搜索历史等进行个性化推荐；
• 物品：物品是推荐系统所推荐的内容实体，例如电影、音乐、书籍、