推薦系統的陷阱是什麼，什麼是推薦系統

推薦的軟體不是個人需要的，所以個人在安裝軟體的過程中需要注意是否有推薦。 這可以取消，否則會占用計算機上的空間。

推薦系統可以幫助使用者決定他們應該購買什麼產品，模擬銷售人員幫助客戶完成購買過程。 個性化推薦是根據使用者的興趣和購買行為，推薦使用者感興趣的資訊和產品。 隨著電子商務的不斷拓展，產品的數量和種類都在迅速增長，客戶需要花費大量時間才能找到自己想購買的產品。

這種瀏覽大量無關資訊和產品的過程，無疑會導致消費者不斷流失，他們淹沒在資訊過載的問題中。 為了解決這些問題，個性化推薦系統應運而生。 個性化推薦系統是建立在海量資料探勘基礎上的先進商業智慧型平台，幫助電子商務**為其客戶的購物提供全個性化的決策支援和資訊服務。

個性化或爛推薦的意義

在電商平台上，個性化推薦可以幫助使用者發現自己喜歡的商品，從而提公升購物體驗; 在社交平台上，個性化推薦可以幫助使用者發現自己感興趣的話題和聯絡，從而擴大自己的社交圈。 在新聞平台上，個性化推薦可以幫助使用者發現自己感興趣的新聞內容，從而提公升閱讀體驗。

個性化推薦需要大量的使用者行為資料，因此存在一定的私隱洩露風險。 個性化推薦的有效性往往受到推薦演算法的影響，演算法的不穩定和偏倚可能導致推薦結果不盡如人意。 此外，個性化推薦還需要平台具備較強的演算法和資料處理能力，因此實現個性化推薦可能難度大，成本高昂。

推薦系統就是將“正確”的內容推送給“正確”的人。 具體來說，是指根據“人的興趣”（興趣可以通過人在頁面上的點選習慣、頁面瀏覽的時長、點讚、收藏、等使用者行為資料，在某一時刻使用“資訊”（包括**、**等）推送給人。 將人們尋找資訊的想法轉變為資訊尋找人的想法。

建議是基於使用者行為資料進行資料探勘的結果。 沒有資料，就不會產生有價值的挖掘。 資料包括：足夠的使用者、足夠的行為資料和足夠的內容。

如下圖所示，**A和**B都是使用者B、使用者C和使用者D喜歡的，所以判斷**A和**B是相似的，如果使用者A喜歡**A，就會把與**A相似的**B推薦給使用者A。

經過recall-coarse-fine-reranged，最後對每個使用者，已經放好了最終預估分數的列表【content， score】，當使用者啟動app時，客戶端向伺服器傳送請求，伺服器呼叫推薦演算法介面，按照預估分數的降序將內容推薦給使用者。