Python 实战人工智能数学基础：推荐系统应用

作者：禅与计算机程序设计艺术

1.背景介绍

推荐系统（Recommendation System）是目前热门的互联网新兴产业，随着物流、电子商务等领域的爆炸性增长，对用户需求数据的积累已经变得越来越复杂，传统的基于内容的推荐系统已不能满足新的需求。为此，基于协同过滤（Collaborative Filtering）的推荐系统从其诞生之日起就注定了存在巨大的潜在问题。

根据推荐系统所处理的数据类型，可以分为两类：用户与商品之间的交互数据和用户之间的社交网络数据。基于协同过滤的推荐系统，主要就是通过分析用户的历史行为，预测用户对特定商品的感兴趣程度或偏好，并提供相关的商品推荐给用户。

那么，基于协同过滤的推荐系统中最重要的一环是什么？这要从电影推荐系统说起。

美国电影协会（The American Film Institute）于1997年推出了“The Lucky Star”电影评分网站，该网站将每部电影的票房收入与观众评价数据进行关联，为用户推荐相似心情的电影。

1999年，“The Lucky Star”网站提出了一个很有意思的问题：“如果把一百部电影都按照他们各自的预测值排序，你觉得会推荐哪些电影给我看”。这个建议引发了一场轰轰烈烈的讨论，许多网友纷纷提出意见，