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现如今，网站用推荐系统为你提供个性化的体验，告诉你买啥，吃啥甚至你应该和谁交朋友。尽管每个人口味不同，但大体都适用这个套路。人们倾向于喜欢那些与自己喜欢的其他东西相似的东西，也倾向于与自己身边的人有相似的口味。推荐系统就尝试捕捉这一规律来帮助预测你也可能喜欢的其他东西。

　　为帮用户高效挑选商品，电子商务、社交媒体、视频和在线新闻平台已积极部署了他们自己的推荐系统，这是一个双赢的策略。

　　推荐系统两个最普遍的类型是基于内容过滤法和协同过滤法。协同过滤法基于用户对商品的评价信息来产生推荐，是用大众的智慧来推荐内容。相比之下，基于内容推荐系统关注的是商品的属性，基于它们之间的相似度给你推荐。

　　大体上，协同过滤（CF）是推荐引擎工作的是主力。这一算法有一个很有趣的特点，它能够自主学习，这意味着它能够开始学习哪些特点能为己所用。协同过滤又可分为基于内存的协同过滤和基于模型的协同过滤。在此教程中，我们将使用Python来进行推荐系统的实现，让您能对照教程掌握推荐系统的精髓。