随着当今技术的飞速发展，互联网中所积累的数据量也与之倍增，人们在海量数据前越来越觉得束手无策，这时候我们需要一些技术从海量的内容中找出用户所关心的展示给用户，从而减少建立用户与事物之间联系的时间。
在问为什么之前，要先问一下“是不是”。为了证明推荐系统实时性和推荐系统效果的关系，Facebook曾利用GBDT+LR模型和单纯的树模型进行过实时性的实验。
2020 年第一篇技术文章，以一个新的系列开始--推荐系统（Recommend System），第一篇文章会简单介绍推荐系统的定义和应用，目录如下：
随着全球数字化、5G通信技术的成熟、互联网应用于各行各业，累积的数据量越来越大，越来越多企业、行业和国家发现，可以利用类似的技术更好地服务客户、发现新商业机会、扩大新市场以及提升效率，由此引发了一场新的技术革命.
传统的推荐算法与用户的交互较为缺乏，难以及时有效地把握用户兴趣。基于对话的推荐系统（Conversational Recommender System，CRS）能够通过与用户深入互动来了解用户兴趣，成了推荐系统领域一个新的研究热点。基于对话的推荐系统的核心是用户与推荐系统的在线交互，即将通过用户与推荐系统的对话交互过程获得用户的反馈，并将用户反馈融入推荐模型中，期望更好地理解用户的兴趣并提升推荐的准确性。
推荐系统和搜索引擎一直是比较火热的技术，因为离商业化比较近。她们是互联网领域两个衣着光鲜的美人，小腰一扭就是钱的味道。这几年凭借着两个红利：
本文给大家介绍一篇刚被ACM旗舰期刊 ACM Computing Surveys (CSUR) 接收的基于会话推荐系统 (Session-based Recommender Systems (SBRS)) 的综述长文。ACM Computing Surveys 是计算机学科最具影响力的期刊之一，其最新影响因子为7.99，为CORE Rank A* 期刊，主要发表计算机科学领域较有代表性的综述论文。
之前的方法是基于用户已经看过一些电影，买过一些商品并且进行了评分，因此具备该用户信息，以便推荐
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 推荐系统领域还存在着很多问题有待研究，这些问题将对推荐系统的应用起到重要影响。 下面介绍三个关键热点问题：基于对话的推荐、因果推荐和常识推荐。 01 基于对话的推荐 传统的推荐算法与用户的交互较为缺乏，难以及时有效地把握用户兴趣。基于对话的推荐系统（Conversational Recommender System，CRS）能够通过与用户深入互动来了解用户兴趣，成了推荐系统领域一个新的研究热点。基于对话的推荐系统的核心是用户与推荐系统的在线交互，即将
作为人工智能最重要的应用之一，推荐系统几乎存在于我们日常生活的各个角落。作为人工智能最具有前景的技术之一，图学习在学习推荐系统中的各类客体间复杂关系上表现出了强大的优势。希望通过这篇文章，可以让你对基于图学习的推荐系统形成一个全面而系统的认知。
本文给大家介绍一篇刚被 ACM 旗舰期刊 ACM Computing Surveys (CSUR) 接收的基于会话推荐系统 (Session-based Recommender Systems (SBRS)) 的综述长文。ACM Computing Surveys 是计算机学科最具影响力的期刊之一，其最新影响因子为 7.99，为中科院认定的一区 Top 期刊，CORE Rank A* 期刊，主要发表计算机科学领域较有代表性的综述论文。
推荐系统作为以人为本的人工智能技术的最前沿应用，被广泛部署在网络世界的每个角落，其大大提高了人类的决策效率。然而，尽管推荐系统具有巨大的作用和潜力，但也可能导致对用户、物品、生产者、平台甚至整个社会的不良影响，例如由于不透明的过程而损害用户的信任，对不同的消费者或生产者的不公平待遇，由于大量使用用户的私人敏感数据进行个性化推荐而导致的隐私泄露问题，由于缺乏对用户自身数据的控制而导致推荐重复的内容的回音室效应等等。所有这些都造成了对可信推荐系统的迫切需求，以减轻或避免这种不利影响和风险。
当下，推荐系统已然成了一门显学，也是现在热门的 AI 分支之一。最近十年尤其最近五年，借助推荐系统的技术和名头，异军突起的互联网产品越来越多，个性化推荐系统成了互联网产品的标配，但是你真的需要推荐系统吗？
在这个时代,无论是信息消费者还是信息生产者都遇到了很大的挑战:作为信息消费者,如何从大量信息中找到自己感兴趣的信息是一件非常困难的事情;作为信息生产者,如何让自己生产的信息脱颖而出,受到广大用户的关注,也是一件非常困难的事情。推荐系统就是解决这一矛盾的重要工具。
本文整理了2023年以来，ChatGPT等语言大模型在推荐系统中的应用。基于大模型的推荐系统，与传统的推荐系统差异非常大，如果大模型推荐系统能取得成功，势必会对原来的推荐系统造成不小的冲击。截止到目前为止，已经有多篇文章初步探讨和尝试了ChatGPT等大模型在推荐系统中的应用。总体来看，ChatGPT在推荐系统中的应用有不小的潜力，主要体现在以下几个方面：
推荐系统对于处于信息爆炸时代的我们来说并不陌生。在日常生活中，我们使用到推荐系统提供的各种服务，在社交工具上认识志同道合的朋友，到音乐网站中欣赏自己感兴趣的音乐作品，从一大堆企业岗位信息中挑选出一份称心如意的工作等等。一个优秀的推荐系统能像朋友一样理解用户的需求，提供给用户有价值的信息，并且帮助用户做出正确合理的决策。而推荐系统要向人性化的方向发展，除了要深入分析用户喜好制定合理的推荐策略，能够对推荐的结果提供合理的解释也相当重要。推荐理由在推荐系统中随处可见，举一些典型例子譬如，“你可能认识小李，你们有16个共同好友”，“你收藏的《哈利波特》主演丹尼尔•雷德克里夫最新力作”等。作为推荐系统与用户的直接交流方式，推荐理由在推荐系统中发挥着重要的作用。本文将就我在推荐理由应用于推荐系统中的心得体会，与大家进行分享。
作为最成功的人工智能驱动的应用之一，推荐系统通过在我们生活的许多方面提供个性化的建议，帮助人们以有效和高效的方式做出适当的决定，特别是针对各种在线服务，如电子商务平台和社交媒体网站。在过去的几十年里，推荐系统的快速发展通过创造经济价值、节省时间和精力以及促进社会公益，使人们大大受益。
很早之前就有过想写推荐系统系列文章了，本人曾任职高级大数据工程师全程参与过推荐系统的搭建，故在搭建推荐系统算得上是有一定的经验。推荐系统搭建有相当多的细节和要考虑的业务情况，以及要结合当前业务信息和用户信息的多维度属性，可以说得上是个大工程。做推荐系统的最看重的就是模块设计和用户画像体系，这两块相当于推荐系统的心脏和肌肉，光靠一篇文章是比较难全面讲解整体推荐系统的搭建的，好在腾讯云推出了向量数据库，免去了最为繁琐复杂的向量数据库设计步骤，可以直接利用腾讯云数据库强大的功能快速构建推荐系统。本篇文章将详细介绍推荐系统的定义以及推荐系统的架构设计，和深入浅出讲解向量分析，最后通过实例案例结合腾讯云向量数据库完成轻量级推荐系统搭建。
为了解决信息过载和用户无明确需求的问题，找到用户感兴趣的物品，于是有了个性化推荐系统。
许多人把推荐系统视为一种神秘的存在，他们觉得推荐系统似乎知道我们的想法是什么。Netflix 向我们推荐电影，还有亚马逊向我们推荐该买什么样的商品。推荐系统从早期发展到现在，已经得到了很大的改进和完善，以不断地提高用户体验。尽管推荐系统中许多都是非常复杂的系统，但其背后的基本思想依然十分简单。
导读：在本文中，将详细介绍多种类型的推荐系统，具体介绍基于近邻算法的推荐引擎、个性化推荐引擎、基于模型的推荐系统和混合推荐引擎等，并分析介绍每种推荐系统的优缺点。
我于2020年8月受“第一届工业级推荐系统研讨会”的邀请，做了题为“工业级推荐系统最新的挑战和发展”的主题演讲。我们就依据这个演讲的内容作为一个起点，来聊一聊工业级推荐系统的一些特点，尤其是和推荐系统的学术研究有着哪些不同的侧重点。本文会关注那些学术研究中容易忽视的，但却是在工业级推荐系统研发的日常中需要思考的问题。
到底什么是推荐系统？按照维基百科的定义：它是一种信息过滤系统，用于预测用户（User）对物品（Item）的评分和偏好。这个定义不是很好理解。我们可以从以下几个角度来了解推荐系统。
这篇文章主要是说明一下群组推荐系统，众所周知，推荐系统已经应用十分广泛，群组推荐的应用不仅老用户上发挥了极大的作用，在新用户的冷启动上也发挥了很大的作用。
在电子商务领域，推荐系统已经成为提高用户体验和推动销售增长的重要工具。通过分析用户行为数据，推荐系统能够向用户提供个性化的商品推荐，从而提高用户的满意度和购买率。随着机器学习技术的发展，推荐系统的性能和智能化水平得到了显著提升。本文将探讨机器学习与推荐系统在电子商务中的融合应用，并重点讨论性能优化的新方法和新探索。
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好久没有更新了！！！ 最近一直在研究推荐相关的知识，也算是有一点感悟吧，暂且打算写一系列推荐入门的文章， 一为分享，共同学习。二为对知识做一个系统的整理。 这是第一篇，不打算说太多关于技术的问题，我们就来随便聊聊推荐系统，然后本篇文章也作为该系列的一个导航文章吧！
一直以来，推荐系统领域面临模型线上线下效果差距大的痛点问题，昂贵的线上 A/B 测试成本使得广大研究人员望而却步，也造成学术界的推荐系统研究与工业界的实际应用间的巨大割裂。随着大语言模型展现出类人的逻辑推理和理解能力，基于大语言模型的智能体（Agent）能否模拟真实用户的交互行为，从而构建一个可靠的虚拟推荐 A/B 测试场景，以帮助推荐研究的应用落地，是一个急迫、重要且极具经济价值的问题。
随着网络的普及，网络资源不断丰富，网络信息量不断膨胀。用户要在众多的选择中挑选出自己真正需要的信息好比大海捞针，出现了所谓的“信息过载”的现象。信息过载是指的是社会信息超过了个人或系统所能接受、处理或有效利用的范围，并导致故障的状况。个性化推荐系统的出现是为了解决信息过载的问题，帮助消费者在浩如烟海的产品中找到自己需要的产品，为消费者提供个性化的购物体验。个性化推荐系统日益受到用户的青睐，也受到越来越多的学者和电子商务网站的关注。 个性化推荐可以作为网络营销的一种手段，能为电子商务网站带来巨大的利益。个性化推荐的目标是根据具有相似偏好的用户的观点向目标用户推荐新的商品。好的个性化推荐系统能够发掘用户喜欢的商品，并推荐给用户。对于用户而言，如果打开网站的链接并登陆，就能找到自己喜欢的商品，会省下很多翻看网页的时间和精力，而这样的网站，一定会受到用户的青睐。一个好的个性化推荐系统可以为用户提供便利，继而，使用户与网站之间有更好的粘合度，提高电子商务网站的市场竞争能力。 在众多的个性化推荐算法中，协同过滤被广泛应用，也是最成功的推荐算法。本课题旨在研究基于用户的协同过滤推荐算法在电子商务个性化商品推荐中的应用。 研究电子商务推荐系统对企业和社会具有很高的经济价值。电子商务个性化推荐系统的关键是建立用户模型。推荐系统的热点问题是推荐技术和推荐算法的研究。推荐算法是整个推荐系统的核心，它的性能决定了最终推荐结果的好坏。为了建立合理的用户模型，满足不同用户对实时性、推荐方式等的要求，产生了一系列的推荐技术和算法。涉及的技术包括基于内容的过滤技术、协同过滤技术、关联规则挖掘技术、分类和聚类技术、神经网络技术等等。 个性化的服务在商家与顾客之间建立起了一条牢固的纽带。顾客越多地使用推荐系统。推荐系统可以更适合顾客的需要，将顾客更多地吸引到自己的网站，与顾客建立长期稳定的关系。从而能有效保留用户，防止用户流失。 个性化推荐技术是电子商务推荐系统中最核心最关键的技术，很大程度上决定了电子商务推荐系统性能的优劣
推荐系统是一个相当火热的研究方向，在工业界和学术界都得到了大家的广泛关注。希望通过此文，总结一些关于推荐系统领域相关的会议、知名学者，以及做科研常用的数据集、代码库等，一来算是对自己涉猎推荐系统领域的整理和总结，二来希望能够帮助想入门推荐系统的童鞋们提供一个参考，希望能够尽快上手推荐系统，进而更好更快的深入科研也好、工程也罢。
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 近年来，深度学习出现并统治了人工智能领域。推荐系统技术迎来了一次重大的革新，推荐系统正式进入了深度学习时代。 学术界尝试用深度学习设计推荐算法，工业界也将深度学习广泛应用于实际项目。 01 推荐系统与深度学习的碰撞 涌现出一大批优秀成果 2016年，微软亚洲研究院谢幸博士的团队开始将深度学习、知识图谱、强化学习、图神经网络等最新技术应用到微软的广告、新闻、游戏等推荐场景，取得了推荐效果、用户活跃度以及广告收入的大幅度提升，并发表了一系列有影响力的学术论
可信推荐系统，作为一种新兴的推荐系统范式，正方兴未艾，大量的新技术和新方法层出不穷。这篇综述对该领域的主要问题、关键挑战、未来方向等方面提供了一个综合而全面的认知。
作者：洪亮劼 Etsy数据科学主管，前雅虎研究院高级经理。长期从事推荐系统、机器学习和人工智能的研究工作，在国际顶级会议上发表论文20余篇，长期担任多个国际著名会议及期刊的评审委员会成员和审稿人。 本文为《程序员》原创文章，未经允许不得转载，更多精彩文章请订阅2016年《程序员》 在电子商务、个性化阅读、社交网络（媒体）以及共享经济高速发展的今天，发现用户的需求、了解用户的行为并为用户筛选出最相关的信息和产品已经是互联网服务的一个核心环节。 互联网上的信息是海量的：YouTube用户每
互联网出现不久，推荐系统就诞生了，相关技术在学术界和工业界得到了广泛的研究和应用。目前，推荐系统已经成为最成功的网络应用之一，通过推荐不同种类的内容来为数十亿人服务，包括新闻资讯、视频、电子商务产品、音乐、电影、书籍、游戏、朋友、工作等。这些成功的案例证明，推荐系统可以将大数据转移成高价值。本文从两个方面简要回顾了推荐系统的发展历程：（1）推荐模型，（2）典型推荐系统的架构。之前我们整理了近30年关于推荐模型的发展历史可参考一文尽览推荐系统模型演变史(文末可下载)，另外关于中国推荐系统发展历史可参考那些用推荐引擎改变世界的人。我们希望这个简短的回顾能够帮助了解网络推荐系统的进展，并且这些点在未来会以某种方式连接起来，从而激励建立更先进的推荐服务进而改变世界。
TLDR: 本文综述了近期关于可迁移推荐系统的发展现状，并分别介绍了基于ID、基于模态和基于大语言模型的可迁移推荐系统的代表性工作，最后对该方向进行了系统性的总结和展望。
基于用户行为数据设计的推荐算法一般称为协同过滤算法，实现方法有基于邻域、基于隐语义模型、基于图的随机游走算法等，目前使用最多的是基于邻域的推荐算法，基于邻域的推荐算法又分为基于物品推荐算法和基于用户推荐算法。
在恰到好处的时候，用户邂逅到心仪的事物，想必正是一件美好之事。推荐系统就是那个促成美好的丘比特。
近几年，基于图嵌入技术的推荐系统已成为一个热门的研究焦点，并将随着图嵌入技术的不断发展而持续。近日发布的《基于图嵌入技术的推荐系统》长文综述，系统地阐述了二部图、广义图和知识图谱上的图嵌入技术，以及将它们应用到对应推荐场景中的推荐模型。同时还在传统推荐（例如UBCF、IBCF这类直接作用在网络拓扑结构上进行分析的、非机器学习的推荐模型）和基于图嵌入的推荐之间通过实验进行了比较，提出了在两者间进行权衡的策略和在两者间进行融合的新观点。
个性化推荐(推荐系统)经历了多年的发展，已经成为互联网产品的标配，也是AI成功落地的分支之一，在电商(淘宝/京东)、资讯(今日头条/微博)、音乐(网易云音乐/QQ音乐)、短视频(抖音/快手)等热门应用中,推荐系统都是核心组件之一。
以下节选自克里斯·安德森的《长尾理论》一书：「在 1988 年，一位名叫乔·辛普森的英国登山者写了一本书，名为《触摸巅峰》，这本书讲述了他在秘鲁安第斯山脉接近死亡的痛苦经历。这本书得到了很高的评价，但仅仅是一个小成功，很快就被人们遗忘了。十年后，一件奇怪的事发生了。乔恩·克拉考尔写了另一本关于登山悲剧的书《进入空气稀薄地带》，这本书引起了出版界的轰动。突然，《触摸巅峰》又开始热销了。」
互联网彻底改变了我们的购物方式。只需点击搜索按钮，数以千计的相关商品便会立即弹出来。在这个过程中，无论我们是否意识到，我们都正在使用 推荐系统（Recommendation System，RS）。
本文将深入介绍推荐系统的工作原理，和其中涉及的各种推荐机制，以及它们各自的优缺点和适用场景，帮助用户清楚的了解和快速构建适合自己的推荐系统。
本周中主要讲解了推荐系统的相关知识。推荐系统应该是目前机器学习领域或者说人工智能领域最热门的方向之一，还有NLP、CV等，主要内容包含：
16.推荐系统 Recommender System 16.1 问题形式化 Problem Formulation 推荐系统的改善能为公司带来巨大的收益 [以下为 Andrew Ng 的原话]第一、仅仅因为它是机器学习中的一个重要的应用。在过去几年，我偶尔访问硅谷不同的技术公司，我常和工作在这儿致力于机器学习应用的人们聊天，我常问他们，最重要的机器学习的应用是什么，或者，你最想改进的机器学习应用有哪些。我最常听到的答案是推荐系统。现在，在硅谷有很多团体试图建立很好的推荐系统。因此，如果你考虑网站像亚马逊，
https://github.com/westlake-repl/Recommendation-Systems-without-Explicit-ID-Features-A-Literature-Review
推荐系统应用的十分广泛：如果你考虑网站像亚马逊，或网飞公司或易趣，或iTunes Genius，有很多的网站或系统试图推荐新产品给用户。如，亚马逊推荐新书给你，网飞公司试图推荐新电影给你，等等。
在推荐系统领域，自然语言处理（NLP）技术的崭新应用正迅速改变着用户体验和推荐精度。本文将深入研究NLP在推荐系统中的关键角色，探讨其对个性化推荐、搜索排序和用户交互的积极影响。我们将通过详细的示例和实践代码演示NLP在推荐系统中的实际应用，让你更好地理解这一领域的前沿发展。
我们在学习推荐系统的时候，最好是理论结合项目一起来做，项目能直接检验学习的理论知识。我觉得推荐系统算法和其他深度学习算法不一样的点在于：推荐系统算法有比较多的项目可以去练手（就是说推荐系统算法的应用更大众化，模型应用广泛，训练数据更多。） 本文将从推荐系统理论知识，到经典算法，到模型应用和大家详细说一说。（最后会给大家总结一个学习路径，需要的自取） 推荐系统发展 分类目录👉搜索引擎👉推荐系统 推荐系统能做的 推荐系统能够主动为我们提供千人千面、个性化服务 电商：据说亚马逊收入至少有35%来自推荐算法； 应用
从最初接触个性化推荐系统已过去六天。今天是第七天，完全可以对前六日的学习做出复盘。推荐系统并没有如同网络上那般盛传的玄秘深晦，而是直白到令人一眼看穿，当然如果你看完本文的话，你也会有与我一样的想法。
本文主要阐述： 推荐系统的评估（Evaluation） 推荐系统的冷启动问题（Cold Start） 推荐系统实战（Actual Combat） 推荐系统案例（Case Study） 浏览前三章的内容请见上篇。 4. 推荐系统的评估（Evaluation） 如何判断推荐系统的优劣？这是推荐系统评测需要解决的首要问题。一个完整的推荐系统一般存在3个参与方： 用户 物品提供者 提供推荐系统的网站 好的推荐系统设计，能够让推荐系统本身收集到高质量的用户反馈，不断完善推荐的质
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