推荐系统是利用电子商务网站向客户提供商品信息和建议，帮助用户决定应该购买什么产品，模拟销售人员帮助客户完成购买过程。个性化推荐是根据用户的兴趣特点和购买行为，向用户推荐用户感兴趣的信息和商品。
为了解决这些问题，个性化推荐系统应运而生。个性化推荐系统是建立在海量数据挖掘基础上的一种高级商务智能平台，以帮助电子商务网站为其顾客购物提供完全个性化的决策支持和信息服务。
推荐系统是比较偏向于工程类的系统，要做得更加的精确，需要的不仅仅是推荐算法，还有用户意图识别、文本分析、行为分析等，是一个综合性很强的系统。
本节介绍的几种推荐系统架构，并不是互相独立的关系，实际的推荐系统可能会用到其中一种或者几种的架构。在实际设计的过程中，读者可以把本文介绍的架构作为一个设计的起点，更多地结合自身业务特点进行独立思考，从而设计出适合自身业务的系统。
根据响应用户行为的速度不同，推荐系统可以大致分为基于离线训练和在线训练的推荐系统。
如下图所示，一个典型的基于离线训练的推荐系统架构由数据上报、离线训练、在线存储、实时计算和A/B测试这几个模块组成。其中，数据上报和离线训练组成了监督学习中的学习系统，而实时计算和A/B测试组成了预测系统。另外，除了模型之外，还有一个在线存储模块，用于存储模型和模型需要的特征信息供实时计算模块调用。图中的各个模块组成了训练和预测两条数据流，训练的数据流搜集业务的数据最后生成模型存储于在线存储模块；预测的数据流接受业务的预测请求，通过A/B测试模块访问实时计算模块获取预测结果。
下图是与之对应的实际系统中各个组件的流转过程。需要注意的是生成推荐列表就已经做完了召回和排序的操作，业务层直接调用API就可以得到这个推荐列表。
要训练推荐模型，就需要先收集用户的行为数据生成特征向量以后才能进行训练，而一个特征向量由特征以及特征的权重组成，在利用用户行为计算特征向量时需要考虑以下因素。
协同过滤算法起源于1992年，被Xerox公司用于个性化定制邮件系统。Xerox司的用户需要在数十种主题中选择三到五种主题，协同过滤算法根据不同的主题过滤邮件，最终达到个性化的目的。
协同过滤算法分为基于物品的协同过滤和基于用户的协同过滤，输出结果为TOPn的推荐列表。
基于物品的协同过滤算法的核心思想：给用户推荐那些和他们之前喜欢的物品相似的物品。
基于物品的协同过滤算法首先计算物品之间的相似度，计算相似度的方法有以下几种：
基于用户的协同过滤（UserCF）的原理其实是和基于物品的协同过滤类似的。所不同的是，基于物品的协同过滤的原理是用户U购买了A物品，推荐给用户U和A相似的物品B、C、D。而基于用户的协同过滤，是先计算用户U与其他的用户的相似度，然后取和U最相似的几个用户，把他们购买过的物品推荐给用户U。
为了计算用户相似度，我们首先要把用户购买过物品的索引数据转化成物品被用户购买过的索引数据，即物品的倒排索引：
建立好物品的倒排索引后，就可以根据相似度公式计算用户之间的相似度：
其中N(a)表示用户a购买物品的数量，N(b)表示用户b购买物品的数量，N(a)∩N(b)表示用户a和b购买相同物品的数量。有了用户的相似数据，针对用户U挑选K个最相似的用户，把他们购买过的物品中，U未购买过的物品推荐给用户U即可。
上述计算会得到一个相似度矩阵，而这个矩阵的大小和纬度都是很大的，需要进行降维处理，用到的是SVD的降维方法，
基于稀疏自编码的矩阵分解
矩阵分解技术在推荐领域的应用比较成熟，但是通过上一节的介绍，我们不难发现矩阵分解本质上只通过一次分解来对原矩阵进行逼近，特征挖掘的层次不够深入。另外矩阵分解也没有运用到物品本身的内容特征，例如书本的类别分类、音乐的流派分类等。随着神经网络技术的兴起，笔者发现通过多层感知机，可以得到更加深度的特征表示，并且可以对内容分类特征加以应用。首先，我们介绍一下稀疏自编码神经网络的设计思路。
推荐系统中一个重要的分支，隐语义建模。隐语义模型LFM：LatentFactorModel，其核心思想就是通过隐含特征联系用户兴趣和物品。
过程分为三个部分，将物品映射到隐含分类，确定用户对隐含分类的兴趣，然后选择用户感兴趣的分类中的物品推荐给用户。它是基于用户行为统计的自动聚类。
隐语义模型在Top-N推荐中的应用十分广泛。常用的隐语义模型，LSA(LatentSemanticAnalysis)，LDA(LatentDirichletAllocation)，主题模型(TopicModel)，矩阵分解(MatrixFactorization)等等。
首先通过一个例子来理解一下这个模型，比如说有两个用户A和B，目前有用户的阅读列表，用户A的兴趣涉及侦探小说，科普图书以及一些计算机技术书，而用户B的兴趣比较集中在数学和机器学习方面。那么如何给A和B推荐图书呢？
对于UserCF，首先需要找到和他们看了同样书的其他用户(兴趣相似的用户)，然后在给他们推荐那些用户喜欢的其他书。对于ItemCF,需要给他们推荐和他们已经看的书相似的书，比如用户B看了很多数据挖掘方面的书，那么可以给他推荐机器学习或者模式识别方面的书。
还有一种方法就是使用隐语义模型，可以对书和物品的兴趣进行分类。对于某个用户，首先得到他的兴趣分类，然后从分类中挑选他可能喜欢的物品。
LFM通过如下公式计算用户u对物品i的兴趣：
对最优化理论或者机器学习有所了解的读者，可能对如何计算这两个参数都比较清楚。这两个参数是从数据集中计算出来的。要计算这两个参数，需要一个训练集，对于每个用户u，训练集里都包含了用户u喜欢的物品和不感兴趣的物品，通过学习这个数据集，就可以获得上面的模型参数。
在工业应用中，推荐系统通常可分为两部分，召回和排序。协同过滤属于召回的算法，从召回中得到一个比较小的推荐列表，然后经过排序之后才会输出到最终的推荐列表里，是一个有序的推荐列表。
这个过程会从几千万item中筛选出几百或者上千的候选集，然后在排序阶段选出30个给到每位用户。这个排序可理解为一个函数，F(user,item,context)，输入为用户、物品、环境，输出一个0到1之间的分数，取分数最高的几首。这一过程通常称为CTR预估。那么F函数常见的运作形式有：
工业界DNNranking现状
新的推荐模型上线后要进行A/B测试，将它和旧的算法进行比较。
切分流量是AB测试中的关键，不同的层以及控制这些层的团队需要从一个统一的地方获得自己AB测试的流量，而不同层之间的流量应该是正交的。
“正交性”是从几何中借来的术语。如果两条直线相交成直角，他们就是正交的。用向量术语来说，这两条直线互不依赖。
下图是一个简单的AB测试系统。用户进入网站后，流量分配系统决定用户是否需要被进行AB测试，如果需要的话，流量分配系统会给用户打上在测试中属于什么分组的标签。然后用户浏览网页，而用户在浏览网页时的行为都会被通过日志系统发回后台的日志数据库。此时，如果用户有测试分组的标签，那么该标签也会被发回后台数据库。在后台，实验人员的工作首先是配置流量分配系统，决定满足什么条件的用户参加什么样的测试。其次，实验人员需要统计日志数据库中的数据，通过评测系统生成不同分组用户的实验报告，并比较和评测实验结果。
当完成了AB测试后，根据指标结果，如果优于之前的推荐算法，那么旧的算法就可以替换成新的了。
冷启动（coldstart）在推荐系统中表示该系统积累数据量过少，无法给新用户作个性化推荐的问题，这是产品推荐的一大难题。每个有推荐功能的产品都会遇到冷启动的问题。一方面，当新商品时上架会遇到冷启动的问题，没有收集到任何一个用户对其浏览、点击或者购买的行为，也无从判断如何将商品进行推荐；另一方面，新用户到来的时候，如果没有他在应用上的行为数据，也无法预测其兴趣，如果给用户的推荐千篇律，没有亮点，会使用户在一开始就对产品失去兴趣，从而放弃使用。所以在冷启动的时候要同时考虑用户的冷启动和物品的冷启动。
基本上，冷启动题可以分为以下三类。
用户冷启动主要解决如何给新用户作个性化推荐的问题。当新用户到来时，我没有他的行为数据，所以也无法根据他的历史行为预其兴趣，从而无法借此给他做个性化推荐。解决方法参考以下：
物品冷启动主要解决如何将新的物品推荐给可能对它感兴趣的用户这一问题。解决方法参考以下：
系统冷启动主要解决如何在一个新开发的网站上（还没有用户，也没有用户行为，只有一些物品的信息）设计个性推荐系统，从而在产品刚上线时就让用户体验到个性推荐服务这一问题。