推荐系统的主要作用是什么（只需5步小白快速入 _推荐系统

相信大家对智能推荐系统不再陌生。现在在内容分发平台、电子商务、广告、音视频等互联网产品中随处可见。

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一、为什么越来越多的产品需要推荐系统？
主要有两个原因：
(1）信息过载
随着互联网每天产生的海量信息，用户越来越难以快速准确地找到自己感兴趣的内容或产品。如果用户的目标明确，他可以使用搜索（其实，搜索也是有关键词的推荐，推荐是没有关键词的搜索），但是很多时候我们的用户并没有明确的目标。这时，如果产品能高效匹配用户感兴趣的内容或产品，就能提升用户体验和粘性，获得更多的商业利益。
(2）长尾效应
绝大多数用户的需求往往是专注于主流内容和产品，而忽略大量相对冷门的“长尾”信息，导致很多优秀的内容或产品没有机会被发现和紧随其后的是用户。如果大量长尾信息无法获得流量，信息生产者就会离开平台，影响平台生态的健康发展。
二、了解推荐系统
推荐系统的定义：推荐系统是人和信息之间的连接器，使用现有的连接来预测用户和项目之间的未来连接。
推荐系统本质上是处理信息的，其主要作用是在信息生产者和信息消费者之间架起一座桥梁，从而获得人们的关注。
从人类的角度来看，世界是一个大型数字网络，只有两种类型的节点：人和其他人。万物互联是大势所趋。比如人和人往往有更多的社交联系，所以有各种各样的社交产品；比如人与商品之间的消费联系越来越多，所以电子产品种类繁多。商业产品；比如人和信息的阅读联系越来越多，所以就有了信息流产品。
一个完整的推荐系统通常由以下几部分组成：客户端前端展示、后台日志系统、推荐算法引擎。

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个人绘制的推荐系统架构图
构建推荐系统所需的投资：
首先，我们需要建立一个团队，其中算法工程师是必不可少的，目前薪水很高；其次，我们需要购买存储和计算资源。如果不是云产品，可能需要自己购买硬件设备；然后是长期的时间数据积累和算法优化。
推荐系统是需要长期持续投入的东西。在投入产出比和时间成本方面，产品经理要打造智能推荐系统，不要拍大腿。
如何判断一个产品是否需要推荐系统？
首先，看产品的用途。如果产品的目的是建立尽可能多的连接，那么它最终需要一个推荐系统。
典型的目的不是建立连接产品或工具产品，它的存在只是为了提高一些人的工作效率，例如：AXURE、ERP&;...虽然今天很多产品都是从工具开始的，想要成为一个社区，至少在工具属性强的情况下不需要推荐系统。
其次，查看产品的现有连接。如果你的产品中商品很少，可以手动处理，用户产生的连接也不多。此时不适合构建推荐系统。应该有长尾效应才能使推荐系统发挥作用。
三、推荐算法-协同过滤的基本原理
推荐系统中最经典的算法是协同过滤。协同过滤，也称为基于领域的算法，侧重于协作和互助。可以分为两类：基于用户的协同过滤算法（）、基于物品的协同过滤算法（）。
（1）基于用户的协同过滤算法（）
当用户需要个性化推荐时，他可以先通过用户的相似度计算找到其他与他有相似兴趣的用户，然后将用户喜欢但没有听说过的项目推荐给他。这种方法称为基于用户的协同过滤算法。