摘要： 在推荐系统简介中，我们给出了推荐系统的一般框架。很明显，推荐方法是整个推荐系统中最核心、最关键的部分，很大程度上决定了推荐系统性能的优劣。目前，主要的推荐方法包括：基于内容推荐、协同过滤推荐、基于关联规则推荐、基于效用推荐、基于知识推荐和组合推荐。一、基于内容推荐基于内容的推荐（Content-based Recommendation）是信息过滤技术的延续与发展，它是建立在项目的内容信息上作出推荐的，而不需要依据用户对项目的评价意见，更多地需要用机器学习的方法从关于内容的特征描述的事例中得到用户的兴趣资料。在基于内容的推荐系统中，项目或对象是通过相关的特征的属性来定义，系统基于用户评价对象的特 阅读全文

摘要： 注：原文先是介绍了netflix的竞赛和推荐系统的分类，这些内容都被我略过，直接翻译了最主要的问题。所以，下文中提到的“竞争者”就是netflix竞赛的参与者，而“第五类算法”就是指如下四类推荐算法之外的第五种。四类推荐算法：* 个性化的推荐：基于用户过去的行为作出推荐。* 社会推荐：基于相似用户的过去的行为进行推荐。* 基于item的推荐：基于事物间的相似性进行推荐。* 前面三种方法的混合。车库里的人推荐问题的复杂性在于它广泛的可能性。这即是说，很难精确地确定事物的哪一个基因适用于某个具体的人，很难指出一部电影或音乐的哪一部分特点让我们给它打5分。要转变技术人员的思维是很困难的。《连线》文章 阅读全文