第1章　推荐系统介绍

1.1　推荐系统产生的背景

随着智能手机的普及与移动互联网的深入发展，信息的生产变得越来越容易，每个人都已成为信息的制造者（分享的照片、拍摄的视频、留下的评论、看过的视频、购买的商品等都是信息），这也说明我们进入了信息爆炸时代。当前通过互联网提供服务的平台越来越多，提供的服务种类（购物、视频、新闻、音乐、婚恋、社交、生活服务、知识、直播等）层出不穷，服务中包含的标的物种类也越来越多样（亚马逊上有上千万的图书、淘宝上有上十亿的商品），这么多的标的物，怎么让人找到自己所需要的，就成了摆在这些企业面前的难题。

同时，随着人们受教育程度的提高，每个人表现自我个性的欲望也提高了。在移动互联网深入发展的当下，出现了非常多的可以表达自我个性的产品，如微信朋友圈、微博、抖音、快手等，每个人的个性、喜好、特长都有了极大的展示空间。另外，从遗传与进化的角度来说，每个人都是一个差异化个体，生来就具有不同的性格特征，再加上每个人的生活、成长环境又有极大差异，导致每个人的偏好、口味千差万别。

随着社会的进步，以及物质生活条件的改善，大家不必再为生存下来而担忧，所以有了越来越多的非生存需求，比如看书、看电影、购物等，而这些非生存需求在很多时候往往是不确定的，是无意识的，即人们不知道自己需要什么。所以，人们实际上更愿意接受被动推荐的好物品，比如给你推荐一部电影，如果符合你的口味，你可能会很喜欢。

总结上面提到的三点，当今时代可选择的商品和服务非常多，而不同人的兴趣偏好又截然不同，并且在特定场景下，个人对自己的需求不是很明确。在这三个背景驱动下，推荐系统应运而生。可以说，个性化推荐系统是解决上述矛盾最有效的工具之一。

为了更好地为用户提供服务，并在为用户提供服务的同时赚取更多的利润，越来越多的公司在产品中提供了个性化推荐技术，以帮助用户更快地发现自己喜欢的标的物。公司根据用户在产品上的行为记录，结合用户自身和标的物的信息以及上下文信息，利用推荐技术（机器学习的一个分支）来为用户推荐可能感兴趣的标的物。长尾理论也很好地解释了多样化标的物中的非畅销品可以满足人们的个性化需求，这些需求加起来不一定比热门标的物产生的销售额小，所以做个性化推荐是“有利可图”的。