大数据之推荐系统：大数据在推荐系统上的应用

我们都知道，海量的数据资源当中蕴含价值，但是数据当中的价值，需要经过技术手段的处理，才能真正落实到具体的应用当中，转变为实实在在的商业价值。今天我们就来讲讲，大数据之推荐系统，大数据在推荐系统上的应用。

所谓的推荐系统，其背后就是大数据在提供支持。在信息过载的时代，为了让用户从海量信息中高效地获取自己所需的信息，推荐系统应运而生。


推荐系统是什么？

推荐系统的主要任务就是联系用户和信息，它一方面帮助用户发现对自己有价值的信息，另一方面让信息能够展现在对它感兴趣的用户面前，从而实现信息消费者和信息生产者的双赢。基于大数据的推荐系统通过分析用户的历史记录了解用户的喜好，从而主动为用户推荐其感兴趣的信息，满足用户的个性化推荐需求。

推荐系统不需要用户提供明确的需求，往往通过分析用户的历史行为来对用户的兴趣进行建模，从而主动给用户推荐可满足他们兴趣和需求的信息。每个用户所得到的推荐信息都是与自己的行为特征和兴趣有关的，而不是笼统的大众化信息。

推荐系统的工作原理

简单来说，推荐系统的工作原理，就是接收足够多的数据源，通过对数据源的分析挖掘，来把相应的内容或产品，推荐给相应的用户。

通常来说，接收的数据源包括：

要推荐物品或內容的元数据，如关键字、基因描述等。

系统用户的基本信息，如性别、年龄等。

用户对物品或者信息的偏好，根据应用本身的不同，可能包括用户对物品的评分，用户查看物品的记录，用户的购买记录等。

推荐引擎根据不同的推荐机制可能用到数据源中的不同部分，然后根据这些数据，分析出一定的规则或者直接对用户对其他物品的喜好进行预测计算。这样，推荐引擎就可以在用户进入的时候给他推荐他可能感兴趣的物品。

推荐系统的推荐机制

基于人口统计学的推荐：根据系统用户的基本信息发现用户的相关程度。

基于内容的推荐：根据推荐物品或内容的元数据，发现物品或者内容的相关性。

基于协同过滤的推荐：根据用户对物品或者信息的偏好，发现物品或者內容本身的相关性，或者是发现用户的相关性。

推荐系统的应用

目前，在电子商务、社交网络、在线音乐和在线视频等各类网站和应用中，推荐系统都起着很重要的作用。比较典型的代表，比如我们日常在用的各大购物网站，社交平台的资讯推荐等。

关于大数据之推荐系统，大数据在推荐系统上的应用，以上就为大家做了一个简单的介绍了。基于大数据的推荐系统，早已遍布我们的日常生活，而相关专业人才的缺口，也在不断加大。成都加米谷大数据，专业大数据培训机构，大数据开发、数据分析与挖掘，零基础班本月正在招生中，课程大纲及学习视频可联系客服获取！