稚久|智能推荐系统：市场现状及趋势，机器学习返回的结果你满意么？摘要：在过去几年中

摘要：在过去几年中，除了 IT 巨头布局人工智能之外，许多初创企业也蜂拥而至，押注于人工智能行业。加上优惠政策，人工智能产业正进入快速发展的黄金时期。个性化推荐引擎作为人工智能开发过程中衍生产品，涵盖机器学习、自然语言处理、神经网络和自动推理等多学科技术。
智能推荐1. 概述智能推荐的背景数据不仅是一种"资源" ，而且也是一种重要的"资产" 。与其他类型的资产一样，数据具有财务价值，需要作为一个单独的实体进行组织和管理。
目前，作为数据资产的先驱， IT公司，如苹果、谷歌、IBM、阿里、腾讯、百度等，他们尝试各种手段，挖掘设备和软件的功能形式，对各类数据进行采集，发挥数据的商业价值，将传统意义上的 IT企业，打入"终端+平台+应用数据" 以便在大数据时代获得更多收益。
商业价值
另一方面，这是一个信息爆炸的时代。每天在互联网上生成的信息比过去几十年甚至几百年的总和还要多。
由于互联网上每天产生大量信息，用户越来越难以快速准确地找到他们感兴趣的内容或商品。
什么是智能推荐人们访问信息的方式也发生了一些变化：
它开始于口头上的"交流" ，到之后的"阅读" ，再到网络"搜索" 。而今天，从智能"推荐"中获得的人工智能成为人们每天获取数据的新方法。智能推荐已逐渐融入到我们日常生活中使用的绝大多数互联网产品中。
智能推荐定义：
智能推荐是人与信息之间的连接器，使用现有数据来预测用户和项目之间的未来的链接。从本质上讲，其主要功能是在信息生产者与信息消费者之间架起一座桥梁，以引起人们的关注。
例如：
人与商品之间的消费者联系越来越多，所以有了各种电子商务产品。
人与信息之间的阅读链接也越来越多的，所以信息流产品也不断。
下图显示了智能推荐系统主工作流程：它根据机器学习算法，搜索出所有产品，并与用户兴趣进行匹配，从而推荐用户喜欢的产品。
来自阿里云的智能推荐流程图
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当用户行为数据量较小且获取用户信息不准确（用户冷启动问题）时，受欢迎比个性化推荐更适用。例如，如果用户刚刚注册了一个著名的 APP ，有多少人会要求耐心注册性别、年龄和职业等信息？有多少人会注册他们的真实信息？
因此，在大多数用户冷启动的情况下，选择受欢迎的推荐比根据用户的社交信息推荐更安全。