2.2.1　什么是推荐系统

推荐系统^[1]是能找出用户和物品之间联系的信息过滤系统。推荐系统主要有两个显著的特征。

1）主动性：从用户角度考虑，前文提到的搜索引擎都是为了解决信息过载问题而存在的，需要用户提供明确的需求。当用户无法准确描述自己的需求时，搜索引擎就不能够为用户提供精确的服务了。而推荐系统不需要用户提供明确的需求，能够自主地通过分析用户和物品之间的关联数据进行建模，为用户提供可能感兴趣的信息。

2）个性化：推荐系统能够挖掘冷门信息推荐给用户。热门物品通常能够代表大多数人的喜好，冷门物品往往只能代表少数人的个性化需求，但冷门物品所带来的收益可能超过热门物品，所以挖掘长尾冷门信息是推荐系统的方向。

总之，推荐系统推荐的物品通常来说不是对用户有帮助的，就是用户自己感兴趣的。

[1] 简单推荐系统实现代码示例地址：https://github.com/michaelliu03/Search-Recommend-InAction/blob/master/chapter2/recommend/FirstRecommend.py.