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。
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。
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。
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。
当系统成功推荐了一个用户感兴趣的内容后，我们对该用户的兴趣爱好就越清晰。当我们精准地描绘出每个用户的形象后（精准的用户画像），就可以为他们定制出一系列个性化的定制服务，让拥有各种各样需求的用户都能在我们平台上得到满足。
如果把推荐系统简单拆开来看，推荐系统主要是由数据、算法、架构三个方面组成。
推荐的框架主要有以下几个模块
推荐算法其实本质上是一种信息处理逻辑，当获取了用户与内容的信息之后，按照一定的逻辑处理信息后，产生推荐结果。热度排行榜就是最简单的一种推荐方法，它依赖的逻辑就是当一个内容被大多数用户喜欢，那大概率其他用户也会喜欢。但是基于粗放的推荐往往会不够精确，想要挖掘用户个性化的，小众化的兴趣，需要制定复杂的规则运算逻辑，并由机器完成。
推荐算法主要分为以下几步：
例如在抖音与快手的分发中：抖音强平台基于内容质量分发，快手轻平台基于社交和兴趣分发，抖音：内容质量>关系>双向互动。快手：内容质量 约等于 关系 > 双向互动。抖音基于将内容从小流量开始，其中表现优质的内容将不断的进入更大的流量池中，最终进入推荐池，形成 90 天+精品召回池，最终的结果也是优质内容的热度随着时间推移逐渐累积增加，头部内容的集中度很高。
来源：方正证券《抖音 vs 快手深度复盘与前瞻-短视频 130 页分析框架》
2.1.1 召回策略
2.1.2 精排策略
精排模型的不同类别
精排模型的基本原理
参考：Learning and Reasoning on Graph for Recommendation
推荐算法大致可以分为以下几种类型：
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2.2.1 基于流行度的算法
基于流行度的算法非常简单粗暴，直接根据内容的PV（Page View，访问量）和UV（Unique Visitor，独立访客）等数据来进行热度排序来推荐给用户。常见场景有热歌榜、微博热门话题、知乎热榜等等。
这种类型的算法特点是简单，适用于刚注册不久的用户（冷启动）。但是其缺点也很明显，无法针对特定的用户进行个性化的推荐，也就意味着一百个读者只能读出同一个哈姆雷特。当然，也可以进一步对基于流行度的算法进行改进，使推荐内容拥有一定程度的个性化，例如加入用户分群特性，只把热榜上的体育新闻推荐给体育迷，只把热榜上的娱乐新闻推荐给喜欢看八卦新闻的用户。
2.2.2 协同过滤算法
协同过滤算法（Collaborative Filtering）是一种十分常用的算法，在很多购物平台中都会用到。协同过滤算法有两种类型，分别是基于用户（User）和基于物品（Item）的协同过滤算法。
a.基于用户的协同过滤算法
b.基于物品的协同过滤算法
一个简单的基于用户的协同过滤算法例子。首先我们根据用户对物品的评价构建出一个用户和物品的关联矩阵，如下：
图中的行是不同的用户，列是不同的物品，单元格（x，y）的值则是x用户对y物品的评价（或喜爱程度）。我们可以把某一行视为某一个用户对所有物品偏好的向量，这样把用户向量化后，就可以计算出每两个用户之间的向量距离了，这里我们使用余弦相似度来作为向量距离。
如果我们要为用户1推荐物品，则需要找出与用户1相似度最高的K名用户（设K=2）评价的物品，并且去掉用户1已经评价过的物品，最后按照评价大小进行排序，推荐出N个物品（设N=2）给用户1。
同样地，接下来举一个简单的基于物品的协同过滤算法例子。
基于物品的计算方式大致相同，把用户和物品的关联矩阵中的某一列视为所有用户对该物品的评价，这样把物品向量化后，就可以计算出物品之间的相似度矩阵。
最后，如果我们要为用户1推荐物品，则需要先找到用户1评价最高的物品。然后找到与该物品相似度最高且用户1未有评价过的N（设N=2）个物品，将其推荐给用户1。
2.2.3 基于内容的算法
上面提到的两种算法看起来很好很强大，通过进一步改进也能克服各种缺陷。但是有一个问题是，如果我是《哈利波特》的粉丝，我曾经在商城买过一本《哈利波特与魔法石》。这时商城的书库又上架了一本《哈利波特与死亡圣器》，显然，我应该会很感兴趣。然而上面提到的算法这时候就都不太好使了，因此基于内容的推荐算法就因运而生了。
基于内容的推荐算法能够很好地解决冷启动问题，同时也不会受热度的限制，因为它是直接基于内容进行匹配的。然而，它也会存在一些缺陷，如过度专业化（over-specialisation），该缺陷会一直给用户推荐内容相关的物品，而失去了推荐内容的多样性和让用户接触新内容的机会。
c.基于内容的推荐系统demo
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2.2.4 精排模型——逻辑回归为例
2.2.5 融合算法
实际上，现实世界的推荐系统往往都不会只用某一种算法来构建。一些比较大型的系统甚至会融合数十种算法。我们可以通过加权、变换、层叠等多种方法来综合不同算法的推荐结果，或者是在不同的计算环节（如召回，排序等）中运用不同的算法来混合，达到更贴合实际业务的需要。
2.3.2 推荐效果评估
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计算物品最相似的其他物品，直接用于I2I相似推荐，或者U2I2I推荐
以文章为例，进行内容相似推荐，一般需要以下几个步骤：
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