我一直对这些系统如何工作感到好奇。例如，netflix或Amazon如何根据过去的购买和/或评级确定要提出的建议？有什么算法可以继续阅读吗？
只是这里没有误解，没有实际的理由让我问。我只是出于好奇而问。
（此外，如果对此主题存在疑问，请向我指出。“推荐系统”是一个很难搜寻的术语。）
这是一项具有重要商业意义的应用程序，因此Netflix提出了100万美元的奖金，用于将其推荐水平提高10％。
几年之后，人们越来越近了（我认为他们现在已经上涨了9％左右），但是由于许多很多原因，这很难。Netflix奖的最大因素或最大的初始改进可能是使用一种称为奇异值分解的统计技术。
我强烈建议您阅读《如果您喜欢》，那么您一定会喜欢的，以深入讨论特别是Netflix奖以及整个推荐系统。
基本上，尽管Amazon等的原理是相同的：它们寻找模式。如果有人很好地购买了《星球大战》三部曲，那么他们比一般顾客更喜欢吸血鬼猎人巴菲（Buffy the Vampire Slayer）的机会更大（纯粹是一个很好的例子）。
