然而，，数据也是如此。它带来了选择悖论。正因为我们有如此多的选择，我们最终很可能会做出错误的选择，而这正是推荐系统应运而生的地方。
如果互联网能精准地推荐你可能喜欢的东西，听起来很神奇，对吧？在本篇Python 推荐系统教程中，你将学习推荐系统的工作原理以及不同的推荐方法。
推荐系统的正式定义是：它是信息过滤系统的一个子类，旨在预测用户对某个商品的“评分”或“偏好”。近年来，推荐系统越来 电话号码数据库 越流行，并被广泛应用于电影、音乐、新闻、书籍、研究文章、搜索查询、社交标签以及一般产品等各个领域。
两种不同的方法
这些推荐系统基本上通过两种方式之一生成推荐：协同过滤和基于内容的过滤。这两种方法各有优缺点，但在此之前，让我们先了 框架提示 ChatGPT 为活动创意 解一下它们的工作原理。
协作
根据用户过去的行为（例如之前购买或选择的商品，以及/或者对这些商品的评分）以及其他用户的类似决策构建模型。然后，该模型会用于预测用户可能感兴趣的商品（或对商品的评分）。
为了举例说明，我们 首席执行官电子邮件列表以流行音乐推荐系统 last.fm 为例。它通过感知用户每天听过的艺术家和乐队，并与其他用户的收听行为进行比较，创建一个推荐歌曲的电台。由于这种方法会影响用户的行为，因此它是协同过滤技术的完美范例。