推荐系统系列二：推荐系统的工程实现
下面内容转自大数据与人工智能微信公众号，由于网络上推荐系统的相关学习资料太多太杂，东拼西凑学习很难摸出门道，同时我也在学习推荐系统，因此我将该系列内容摘录到我的博客，方便大家直接在博客中查看，大家一起学习进步，后面我也会阅读推荐系统相关的论文，并在本博客记录笔记，希望大家一起进步哈。 在我更新第一篇《推荐系统介绍》之后，过了一两天这篇介绍的阅读量就达到了三百多，可见当下存在一个矛盾：大家日益增长的对推荐系统好文章的渴求与真正有含金量的推荐系统学习资料间供应存在着巨大的矛盾，因此我将加快本系列文章的更新，很感谢大数据与人工智能微信公众号，大家如果有额外的需求，可以去该公众号详询原作者，由于博客中不能直接粘贴微信公众号中的图片，本文的图片都是我一张一张手动截图粘贴，整理不易，希望能帮到大家，毕竟好的文章值得我们推广，不应被埋没，好了，话不多说，马上开始。 ===================正文开始=================== 一：写在前面 在上篇文章《推荐系统介绍》中简单对推荐系统做了一个较全面的介绍，相信大家对推荐系统有了初步的了解。本篇文章作者会结合多年推荐系统开发的实践经验粗略介绍推荐系统的工程实现，简要说明要将推荐系统很好地落地到产品中需要考虑哪些问题及相应的思路、策略和建议,其中有大量关于设计哲学的思考,希望对从事推荐算法工作或准备入行推荐系统的读者有所帮助。