1. 推荐算法的初步理解

如果说互联网的目标就是连接一切，那么推荐系统的作用就是建立更加有效率的连接，推荐系统可以更有效率的连接用户与内容和服务，节约了大量的时间和成本。

1.1 推荐系统主要解决问题

• 任务一：挖掘长尾：帮助用户找到想要的物品（音乐、商品、新闻），挖掘长尾效应中的非流行市场。

我们在网上冲浪时，常常被大量的物品信息所淹没。从海量信息中找到自己想要的信息，实属不易（如面对淘宝各种各样的打折活动不知所措）。在经济学上，有一个经典的名词叫“长尾效应”，该效应的内容是：从人们需求的角度上看，大多数的需求会集中在某一小部分，而这部分我们可以称之为流行，而分布在剩余部分的需求是个性化的、零散的和小量的需求。这就意味着，有大量资源是鲜有人问津的，这不仅造成了资源利用上的浪费，也会使口味偏小众的用户被流行的内容所淹没。

• 任务二：降低信息过载

进入互联网时代后，信息量已处于爆炸的状态。如果把所有内容都展示出来，用户肯定无法全部接收，这必然会造成信息过载，信息的利用率将十分低下。因此就需要推荐系统来帮我们把低价值的信息给筛选掉。

• 任务三：提高站点的点击率、转化率

好的推荐系统总是能给用户推荐出想要的内容，让用户更频繁地访问站点，增强用户黏度。

• 任务四：加深对用户的了解，为用户提供个性化的定制服务<