推荐系统可以解决什么问题？

推荐系统的性能可以直接或者间接的影响商品交易系统的成交额，也会影响到用户的购物体验。在实际场景中，用户自己往往也不完全知道自己想要什么，例如，有某银行的积分，想要在其 app 上兑换一些商品，那么我该兑换什么商品呢？某银行与很多汽车厂商合作，我想通过该银行购买汽车，我该购买什么汽车，彩适合我并且价格合适呢？这些问题如今推荐系统可以解决，它努力为用户推荐买得起、个性化、匹配度高的商品。

协同过滤方法、冷启动问题

我们常常会看到购物网站会显式的弹出评分收集窗口，因为大多数面客的系统，采用了协同过滤或者其改进方法提供个性化商品推荐。协调过滤方法区分基于用户的推荐和基于物品的推荐，它假定了用户过去有相同的偏好，那么将来他也会有相似的偏好。其优点是不需要知道物品的信息，因而减轻了计算机的负担。这种方法强依赖于用户显式的或者隐式的反馈，例如让用户从 1 到 10 打分是显式的，只要购买了商品，就被认为是正向评分，是隐式的。但是，在数据稀疏时，也就是有效评分非常稀少的情况下，就很难做到准确推荐了。这也是人们常说的冷启动问题。

基于内容的推荐与基于知识的推荐

基于内容的推荐根据用户的喜好直接推荐商品。这种推荐需要评估用户还没有看到的商品与当前用户过去的喜好的商品的相似程度。需要对商品特征的构建和文本描述。但是，当用户购买房子、汽车时并不像购买衣服那样频繁，评分显而易见是稀疏的。由于内容的时效性，比如用户在五年前对一套房子的描述显然也不合适现在的，因此基于内容的推荐并不适用。基于知识的推荐根据用户指定的需求，设法给出解决方法。通过一组变量域、约束条件、再利用知识库就能构建一个基于知识的推荐系统。

混合推荐

可以看到，协同过滤利用用户模型和群体数据的信息，基于内容的方法以产品特征和文本描述，基于知识的算法利用显式知识领域模型进行推理。三种方法以及其油壶方法都有各自的优缺嗲和适用场景，混合推荐可以融合三者的优点，处理多种类型的输入数据。目前技术方案有流水线方案，即一个推荐系统的输出是下一个推荐系统的输入。并形式方案，即不同的推荐系统分别长生遇见，随后被组合到最终的推荐集合。整体式方案，即将集中方案整合到一个算法中实现。

总结

不管是协同过滤推荐，还是基于内容的推荐和基于知识的推荐，以及更高级的改进方法，都致力于帮助用户找到更感兴趣的，更喜欢的和更准确的商品。