随着互联网的飞速发展 ， 越来越多的手机APP正在丰富着人们的生活 。 很多人留意到了一个神奇的现象 ， 即购物APP总能推荐自己想要的商品 ， 新闻APP也能精准地把握自己所关注的新闻内容 ， 许多手机APP俨然已经成为了知己般的存在 。 那么 ， 这到底是怎么实现的呢？
其实 ， 精准把握用户的喜好并推荐用户感兴趣的信息和商品 ， 是推荐系统的功劳 。 推荐系统属于一种过滤资讯的应用 ， 主要是使用用户的历史行为数据（即用户的过去偏好或相似用户的过去偏好）来预测该用户未来的喜好 。 其中 ， 常用的推荐系统算法有基于内容的推荐算法和协同过滤推荐算法等 。
基于内容的推荐算法是直接根据产品的内容信息作出相关推荐 ， 为用户推荐与历史感兴趣商品相似的新商品 ， 不需要用户对物品进行评价打分 。 但是这种算法下推荐的商品的信息有限 ， 方式较片面 ， 难以为用户推荐新的喜好 。
协同过滤推荐算法的主要方法是 ， 如果要为用户推荐感兴趣的商品 ， 首先需要找到与该用户有相似兴趣的其他用户 ， 再将其他用户感兴趣的内容推荐给该目标用户 。 具体来说 ， 协同过滤分为基于用户的协同过滤和基于项目的协同过滤 ， 协同过滤算法会建立用户-项目矩阵 ， 需要收集用户对项目的评价打分 ， 来预测目标用户对一个新项目是否感兴趣 。 例如 ， 我们经常看到淘宝等电商平台收集评价打分（满分为5分） 。 对于目标用户A ， 与他有相似兴趣的用户B对商品1的评价打分是4分 ， 对商品2的评价打分也是4分 。 而目标用户A对商品1的打分是5分 ， 那么我们就可以为目标用户A推荐商品2 。
除了APP ， 现实生活中也不乏通过推荐系统算法优化销售的例子 。 在美国的沃尔玛超市 ， 有研究人员通过对购物数据进行分析 ， 意外发现跟尿布一起购买的最多的商品是啤酒 。 背后原因是 ， 美国的家庭中 ， 母亲在家里照顾婴儿 ， 父亲去超市购买尿布 ， 而父亲会顺便为自己购买啤酒 。 因此 ， 沃尔玛将尿布和啤酒放在一起出售 ， 极大提升了销售收入 。
【手机APP像知己一样懂你?其实这和推荐系统算法有关】本文由东北大学计算机科学与工程学院副教授信俊昌进行科学性把关 。
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