[推荐系统 - 基础教程]可能是穆晨的所有博文里，最有趣最好玩的一个系列了^ ^。
作为该系列的[入门篇]，本文将轻松愉快地向读者介绍推荐系统这项大数据领域中的热门技术。
前言
[推荐系统 - 基础教程]可能是穆晨的所有博文里，最有趣最好玩的一个系列了^ ^。
作为该系列的[入门篇]，本文将轻松愉快地向读者介绍推荐系统这项大数据领域中的热门技术。
为什么要有推荐系统？
从字面意义来看，推荐系统，就是向各位读者们推荐物品的系统。于是大家自然会想到推销......
显然，这并不好玩，因为谁也不想被人打扰，而这个"推销系统"也不是本系列教程要讲解的推荐系统。
该问题的根本原因在于：传统推荐方式太low了；而一个可能让读者们感到诧异的事实是：你们已经开始频繁使用推荐系统了，而且还用得很爽。
不相信？那么我们来一一列举吧！
1. 你用过听歌软件吧？类似网易云音乐、QQ音乐、虾米音乐：
2. 你上过网上书店买书吧？类似当当、京东书城、卓越书城：
3. 来个新颖点的...你玩过王者荣耀吧？下面截图你懂的：
4. 再来个新颖点的...你还是单身吗？听说世纪佳缘、珍爱网这些婚恋网站的对象推荐系统也做得很不错：
5. 其他应用：推荐社交网络好友、推荐新闻文章、推荐美食......太多太多，这里就不一一例举了。
真的不需要推荐系统？
即使笔者举了上述例子，相信仍有读者不服，表示他们不需要推荐系统。
这群读者应该主要分为三类：
1. A类读者：我就需要那些热门物品； --- 排行榜是个好东西，但啥都和别人一样，岂非太无趣了？
2. B类读者：我喜欢自己去搜索我需要的物品； --- 难道没试过突然想看本书，但纠结买哪本好？
3. C类读者：我觉得推荐系统侵犯了我的隐私； --- 那您放弃的可能不只是推荐系统，而是整个互联网了。
不论这三类读者有没被说服，不可否认的是，对于大部分人来说，已经开始拥抱这个新生事物。
另小道消息称，亚马逊20%以上的营业额就是通过推荐系统实现的。这不单单是说明推荐系统对物品购买行为有影响，更说明对物品销售行为有影响：你也许不但能用推荐系统买东西，还能用推荐系统卖东西。
推荐系统的本质
推荐系统其本质，是为了帮助人们解决信息过载(Information Overload)问题的一项工具。
所谓信息过载，是指你所真正需要、真正感兴趣的东西，被淹没在其同类物品的海洋里。因此，为了找到它，你需要耗费巨大的时间和精力。为了解决信息过载问题，截至至今，人们经历了分类目录、搜索引擎、推荐系统三个阶段。
下文将以信息检索为例，说明人们检索方式(或者可以理解为解决信息过载方式)的演化：
● 在N年前，笔者热衷于使用类似5566这样的导航网站检索信息：
该网站将其他网站分门别类地整理好，我对哪个类标签感兴趣就可点进去浏览相关网站信息。这就是所谓"分类目录"的检索方式。
● 后来，有了百度。笔者直接往里面输入关键字，它就能提供我想要的网页，这让我觉得信息检索的效率更高了：
这就是所谓“搜索引擎”的检索方式。直至今天，它依然是信息检索的最主流方法。
● 再后来，笔者发现QQ经常给我弹出类似这样的信息：
这就是所谓“推荐系统”的方式了：我们不需要主动告诉系统我们对哪类数据感兴趣，也不需要提供关键字，系统根据我们的历史行为、偏好数据，将我们需要的信息提供给我们。
仔细一想，这不就是从海量的数据中挖掘知识，这不正是数据挖掘的定义么？等等，那推荐系统和数据挖掘有什么关系？好吧，再发散一下，大数据、数据挖掘、机器学习、人工智能、推荐系统等等这些概念又有什么关系？
哈哈，是不是有点晕了？这几个问题就留给读者自行思考吧，思考的过程，也是我们提升对大数据，或者说对数据本身理解的过程。
小结
阅读完本文，读者已经体会到了推荐系统的重要意义了吧。
那么，推荐系统的"后台"是如何通过建立"高大上"的算法模型，从海量数据中精准地为用户筛选出其感兴趣的物品，并将之推荐给用户呢？
这就是本系列博文后面将要涉及到的重点内容了。欢迎读者关注，和穆晨一起探讨研究当今火热的推荐系统技术~！