底下是乙個網友對推薦系統的比喻
我覺得這個比喻是很恰當的。延續這個網友的比喻，做個擴充套件說明
但是，有時候女生上街並不是出發前就有了購物的目的，所謂「無事上街小破財「，女生逛街追求一種體驗的快感，一般這種情況下她們並不要求一定要購得滿意的商品，但是這種漫無目的的逛街就和男生玩遊戲一樣，都是有效需求——這是」阿笨「闡述的，門戶**依然有生存空間一樣。
那麼推薦的應用場景在**呢？其實，推薦對於上面兩種應用場景都有用處。
在第一種場景，推薦就像是店面營業員，幫你推薦合適的衣服和搭配，給你試穿合適的尺寸；又像是同行的閨蜜，給你提供是否適合你的建議，甚至有聯想性的覺得你不應該穿碎花長裙，而可以選擇一套牛仔+上衣薄衫，以顯示自己的身材。這些推薦，都盡量挑選和你口味的服飾。
在第二種場景，在你瞎逛的時候，時下流行的服飾可能恰恰是你想關注的，這個時候，簡單告訴你這款衣服最近很流行，買的人很多；而且周邊很多靚女穿衣搭配與衣架上的一致，隨大流總是難免的。而且這樣的推薦不容易引起你的反感。當然，這樣的推薦相對而言並不見得有實際效果——假如你本來就是乙個喜歡追蹤熱門的人，給不給你推薦熱門流行品，你都會第一時間的追逐，所以這樣的推薦並不會增加或減少你的購買量；又或者你是乙個有個性的冷豔美女，你有自己的穿衣喜好，與時下寬鬆型的潮流並不搭調，給你推薦熱門反而引起你的反感。所以，只有事先知道或者挖掘出你的興趣愛好，才能知道你的品位，給予的推薦才能有效。
什麼是推薦系統？應用場景有哪些？
3.混合推薦方法 04 搜尋與推薦的區別 比如使用者在找喜歡的 但又沒有具體的歌名或者歌手時，很難在短時間內找到真正合適的 這時候就需要分析使用者歷史行為，進而找出使用者可能感興趣的 推薦給使用者，這就是推薦系統所需要完成的事情。推薦系統是能找出使用者和物品之間聯絡的資訊過濾系統。推薦系統主要有兩個...
Redis應用場景
redis開創了一種新的資料儲存思路，使用redis，我們不用在面對功能單調的資料庫時，把精力放在如何把大象放進冰箱這樣的問題上，而是利用redis靈活多變的資料結構和資料操作，為不同的大象構建不同的冰箱。redis常用資料型別 redis最為常用的資料型別主要有以下五種 在具體描述這幾種資料型別之...
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