推薦系統，對於每天都在使用網際網路的我們來說並不陌生，但是很多人也許並不清楚它的原理。但是沒關係，我們只要明白，不管是購物網上交友還是聽歌看電影，推薦系統早已經滲透到網際網路的很多地方。
下面我們來舉一些例子說一說推薦系統到底在我們的生活中扮演著什麼樣的角色。
一、購物**。還記得你在亞馬遜上買書的時候下面出現的那些推薦嗎，**會記錄下來我們瀏覽過、購買過的書籍等商品，當你再次登入進亞馬遜，就會在下面看到如下圖所示的推薦。（之前曾在亞馬遜上檢視過結他、資料結構相關的商品，這次開啟就出現了這樣的推薦）這是根據使用者過去的瀏覽資料做出的推薦，也就是基於內容的推薦。
二、**的個性化推薦。這方面的典型代表應該是國內的豆瓣fm和網易雲**。由於我是網易雲**的忠實粉絲，因此我就根據自己使用網易雲的體驗來說一說。
1、網易雲的私人fm是這樣的：
比如我最近喜歡聽古風歌手慕寒的歌，私人fm裡面出現古風歌曲以及慕寒的其他歌曲的概率就比較大。之前在知乎上有個使用者曾經寫過他對於網易雲**演算法的見解（我覺得還是有參考價值的，具體使用了什麼演算法就不得而知了。
總之，推薦系統的本質還是利用推薦系統這個媒介來講使用者與內容聯絡起來。
三、社交網路
3、資訊流的推薦。最典型的例子應該是微博上的熱門話題熱門微博等等。
四、個性化廣告。
五、愛好推薦。
這個以豆瓣為典型代表了。下面是我的豆瓣讀書和電影裡面的推薦列表和暢銷榜單。排行榜暢銷榜算是最簡單粗暴的推薦了；而「猜你可能感興趣」則是參考使用者行為的結果，出現《推薦系統》是因為之前我給另外一本《推薦系統實戰》打過分，出現美國人的性格大概跟我之前看的一本李敖的《審判美國》有關，《生育制度》的出現我猜是上學期看的《江村經濟》跟這個乙個出版社，封皮很像。
另外，在評價某一本書或者電影時，豆瓣也會讓使用者為其新增標籤，即「tag」。研究豆瓣標籤的人很多，很資訊組織聯絡較為緊密，也有很多人會根據標籤來做其他方面的科研專案。
豆瓣會給出使用者自己常用的標籤和關於這本書其他使用者常給的標籤，當然使用者也可以自己新增標籤。好像和推薦系統有點遠了，不過這也是一種推薦。
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