一、推荐系统概述和常用评价指标

　　1.1 推荐系统的特点

　　在知乎搜了一下推荐系统，果真结果比较少，显得小众一些，然后大家对推荐系统普遍的观点是：

　　(1)重要性UI>数据>算法，就是推荐系统中一味追求先进的算法算是个误区，通常论文研究类的推荐方法有的带有很多的假设限制，有的考虑工程实现问题较少，推荐系统需要大量的数据整理和转化，同时更需要考虑公司业务特性以及与现有系统的集成，方能形成推荐系统和业务之间的良性循环；

　　(2)推荐系统离线测试很好，上线后要么没有严格的测试结果而只能凭感觉，要么实际效果差强人意，我想主要缘于离线测试比较理想，而在线AB冠军测试无论对于前端还是后台要求都很高，没有雄厚的研发实力难以实现；

　　(3)推荐系统受到的外部干扰因素特别多（季节、流行因素等），整个系统需要不断的迭代更新，没有一劳永逸的事情。

如何学习推荐系统？

推荐系统常用的推荐算法

关于数据挖掘中的推荐系统