什么是推荐算法

推荐算法最早在1992年就提出来了，但是火起来实际上是最近这些年的事情，因为互联网的爆发，有了更大的数据量可以供我们使用，推荐算法才有了很大的用武之地。

最开始，所以我们在网上找资料，都是进yahoo，然后分门别类的点进去，找到你想要的东西，这是一个人工过程，到后来，我们用google，直接搜索自 己需要的内容，这些都可以比较精准的找到你想要的东西，但是，如果我自己都不知道自己要找什么肿么办？最典型的例子就是，如果我打开豆瓣找电影，或者我去 买说，我实际上不知道我想要买什么或者看什么，这时候推荐系统就可以派上用场了。

推荐算法的条件

推荐算法从92年开始，发展到现在也有20年了，当然，也出了各种各样的推荐算法，但是不管怎么样，都绕不开几个条件，这是推荐的基本条件

根据和你共同喜好的人来给你推荐

根据你喜欢的物品找出和它相似的来给你推荐

根据你给出的关键字来给你推荐，这实际上就退化成搜索算法了

根据上面的几种条件组合起来给你推荐

实际上，现有的条件就这些啦，至于怎么发挥这些条件就是八仙过海各显神通了，这么多年沉淀了一些好的算法，今天这篇文章要讲的基于用户的协同过滤算法就是 其中的一个，这也是最早出现的推荐算法，并且发展到今天，基本思想没有什么变化，无非就是在处理速度上，计算相似度的算法上出现了一些差别而已。

基于用户的协同过滤算法

我们先做个词法分析基于用户说明这个算法是以用户为主体的算法&#x