快手類推薦系統實踐
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1. 什麼是推薦系統
推薦系統是一種信息過濾系統，近年來非常流行，應用於各行各業。 比如大家耳熟能詳的快手、頭條、手機百度、淘寶、京東、應用寶...幾乎各個平台都有一個智能推薦的功能。
2. 推薦的主要方法
推薦系統產生推薦列表的方式通常有兩種：
基於演算法的推薦：協同過濾，邏輯回歸、決策樹
基於內容推薦
協同過濾方法根據用戶歷史行為（例如其購買的、選擇的、評價過的物品等）結合其他用戶的相似決策建立模型。這種模型可用於預測用戶對哪些物品可能感興趣（或用戶對物品的感興趣程度）。
基於內容推薦利用一些列有關物品的離散特徵，推薦出具有類似性質的相似物品。兩種方法經常互相結合。
3. 推薦的兩大特徵
推薦主要有兩大特徵：
1、推薦存在兩個主體，用戶（USER）和物品（ITEM）
2、推薦是個性化的，每個用戶得到推薦的物品是不同的，是極大程度上符合個人喜好的
個性化推薦最常出現且大家都很熟悉的場景就是電商（淘寶、京東）了，大家經常會有這樣的感覺，經常看和點擊甚至購買的物品及其類別，甚至相關物品和品類，總是會經常出現，這裡面就是多種推薦演算法打分組合後輸出的結果。
4. 推薦系統架構
4 如何進行個性化推薦？
先明確地點、人物、時間、事件以及數據
搭建特徵
首先你需要選取3大類數據指標。
組合上一步中的特徵，分為用戶特徵和物品特徵，分別組合為兩部分（兩個表）。
在導入LR模型進行訓練之前還需要做一些特徵工程的工作：
選擇樣本及模型訓練預測
通過具體場景和人物選擇好正負樣本
模型訓練
模型評估
預測
為了讓大家更好的了解如何搭建推薦系統以及深度剖析內部原理，我準備了一節公開課
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。我姓錢，大家可以叫我錢老師，前
阿里巴巴演算法專家
。研究領域：自然語言處理、數據挖掘、大數據架構、圖像處理。 先後參與過阿里彩票、淘寶推薦、一淘、阿里雲、數據魔方等多個項目的演算法平台研發，並受邀為超過100家IT企業提供機器學習與大數據頂層設計諮詢服務
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