本文作者谢德福（微信号：beancurd191），9 年以上互联网从业经验，6 年以上个性化推荐、大数据相关经验。毕业进入华为工作 6 年后，于 2013 年创业至今，专注于大数据技术在影视、文化、视频、娱乐等领域的应用。
前几天传言要被腾讯收购的今日头条很多人应该不陌生，我也是今日头条的忠实用户，为什么我觉得今日头条做得比其他新闻/资讯客户端要好，正是因为它展现给我的内容都是我想看的，随着我在上面的行为越来越多，它展现给我的内容越准确，今日头条使用的最核心的技术就是个性化推荐技术。
随着移动互联网的兴起，用户的很多行为逐渐从 PC 端转向移动端。人们花在手机上的时间越来越多。人们随时随地都在使用手机，在你坐车的时候、上厕所的时候、吃饭的时候，甚至在你走路的时候都在用手机。相对于 PC 端，移动端的特点是屏幕窄，用户使用的时间呈现碎片化。同时随着信息量越来越大，人们很难从大量的信息中快速找到自己想要的内容。这个体验是非常差的，如果你是产品经理，如果你面临同样的问题，希望接下来要讲的内容对你有所帮助。
推荐引擎是什么？
如果你在亚马逊上买过书，你可能会碰到这种情况，当你选择一本书放入购物篮时，它会自动给你推荐其它的书。比如：购买过该书的人还买过 XXXX，猜你可能还喜欢 XXXX，组合推荐，购买该书还有另外几本书的组合可以享受一个优惠的组合价格。这些使用的都是推荐系统，简单来说推荐系统就是研究用户在平台上的所有行为，对用户进行人物画像，以及研究平台上的内容/产品。同时把用户和产品匹配起来的过程。
推荐引擎的应用范围？
推荐系统在各个领域有广泛的应用，比如电商网站、视频网站、视频直播平台、新闻客户端、文学网站、音乐网站等等。下图是推荐系统在著名电商网站、视频网站的一些应用案例及应用效果。
为什么推荐系统能够在各个领域得到广泛应用？
1、通过目录或者搜索的方式查找想要的内容，在移动终端较小的屏幕上可能需要多次翻屏，查找感兴趣的内容的成本很高，用户体验较差。
2、通过推荐系统展现给用户的内容，都是用户感兴趣的，而且每个用户看到的都不一样，亚马逊的 CEO 贝佐斯说过，要让 1000 个访问亚马逊的用户看到 1000 个不同的亚马逊。
3、目前用户的选择非常多，可选择的多样性及时间的碎片化，用户打开手机，如没能快速找到感兴趣的内容，很快就会离开。
4、个性化推荐技术通过算法进行用户感兴趣的内容的精准推荐，帮助用户快捷发现感兴趣的内容，当你看完一个内容后，会立马给你推荐相关的东西，可以增加用户粘性。
5、帮助用户发现更多优质的长尾内容，一般平台用户访问的只局限在热门的 10% 左右的内容，很多内容永远沉在数据库中没有人发现。
6、帮助平衡平台的生态，避免马太效应，热门的内容总是得到更多的爆光，冷门的内容从没机会被关注，使内容生产生态两极分化。
推荐系统的架构和核心算法
下面以我之前做过的一个产品为例来讲解，在架构上，可能每家在做的时候会有些不同，但用到的一些核心算法，大家应该是差不多的。具体怎么实现，产品经理不需要关注这么细，只需要大概了解其中的原理就可以了。
推荐系统中常用到的算法包括用户偏好算法、协同过滤算法（item_base，user_base）、关联规则算法、聚类算法、内容相似性算法（content_base）以及一些其它的补充算法。最终分析出来的结果是以下几种：
1、根据用户偏好算法算出来用户感兴趣的内容/产品，然后推荐给用户。
2、根据关联规则算法，算出物品间的支持度和置信度。最常见的应用是组合购买，啤酒和尿不湿是非常经典的例子了。
3、item_base 是根据集体用户行为算出物品间的相似度，然后把与用户看过的或者购买过的最相似的物品推荐给该用户。
4、聚类算法可以根据用户进行聚类，也可以对产品进行聚类。聚类后可以针对大类进行推荐，或者继续计算用户类和产品类之间的关系。
5、content_base 是根据物品本身的属性进行关联性运算，计算出物品间的相似性，最常见的应用是同类推荐。
6、user_base 是根据集体行为计算用户之间的相似度，比如A跟B计算出来非常相似，则可以把B喜欢的内容，但A还没有看过，推荐给A。
常用的应用场景
首页猜你喜欢推荐
由于移动端屏幕较小，一屏展现的内容较少，用户要找到自己感兴趣的内容需要一屏一屏往下翻，在这个地方展现个性化推荐的内容，可以快速抓住用户的眼球。
在发现栏目给用户推荐感兴趣的内容，可以让用户获得惊喜。
内容详情页的关联推荐/相关推荐：在内容详情页可以给用户推荐与当前内容相似的内容。
阅读结束/视频播放结束/直播结束推荐：推荐与当前内容类似的内容。
搜索页面推荐：当搜索无结果时，可以给用户推荐其感兴趣的内容。
个性化推荐系统应用中的几个关键问题
个性化推荐系统是一个非常复杂的系统，其中不光涉及数据处理算法和系统架构的灵活性问题，还涉及系统鲁棒性，数据稀疏性问题、冷启动问题、系统的精准性和多样性问题。
1、垃圾数据处理：对于系统产生的异常数据、垃圾数据需要业务特点制定一套清洗规则。
2、冷启动问题：由于新用户访问时没有数据沉淀，因此很难根据用户行为进行推荐，目前比较普遍的方法是新用户首次登录时提供兴趣标签引导页面，引导用户进行设置，同时结合其它推荐算法。另外一种比较理想的方法是使用用户在其它平台的社交数据。
3、数据稀疏性问题：可以使用聚类算法进行升维后运算，并结合其它算法进行组合推荐。
4、推荐结果精准性和多样性：通过多种算法进行组合推荐。确保推荐结果集的精准性和多样性。
以上是关于个性化推荐系统的一个基本知识，希望对大家有所帮助。