『壹』 推薦系統（電影推薦系統）
推薦系統在電影領域扮演著重要角色，旨在根據用戶的偏好和歷史行為提供個性化推薦。以下是幾種主要的推薦策略及其優缺點：
1. 基於內容的推薦
這種方法利用電影內容信息和用戶評分數據，通過求解用戶喜好矩陣來預測評分。優點包括無需商品描述，能明確展示推薦理由，但缺點是內容分析要求精細，且可能缺乏新穎性。
2. 協同過濾
分為基於用戶的協同過濾和基於物品的協同過濾。前者通過相似用戶推薦，後者通過計算商品間的相似度。優點在於能預測商品質量，但存在冷啟動問題和復雜度增加的挑戰。
3. 混合演算法
混合多種推薦策略，如mixed、feature combination、cascade和switching，以提高推薦效果。這需要不斷實踐、測試和優化。
評估推薦系統性能的關鍵指標有線下評估的RMSE、MAE、Recall、Precision和線上評估的CTR、CR、ROI。理想情況下，推薦系統應提供高精度和高用戶參與度，同時控制計算成本。
解決新用戶和商品的冷啟動問題，是推薦系統設計中的關鍵考慮。通過合理的策略，如隨機推薦或等待用戶行為數據，能有效緩解這一問題。
『貳』 老王的電影網站 - 推薦系統入門（一）
一年前的某日，老王站在電影世界的十字路口...
一周後，他敏銳地察覺到...
時間匆匆，又一周過去了，推薦系統的概念在他心中悄然萌芽...
再一周，一年的光陰轉瞬即逝，老王開始深入挖掘...
何為推薦系統？老王開始深入探究，這是一個神奇的魔方，通過分析用戶的觀影歷史和搜索足跡，編織出個性化的電影地圖，主動推送可能觸動心靈的影片。
他了解到，推薦系統與搜索並非單純的替代，搜索是用戶主動的探索，而推薦則是精心策劃的饋贈，如同在茫茫電影海中，商家為每個觀眾打造專屬的視聽之旅。搜索的結果往往趨同，個性化較弱，而推薦系統卻能打破常規，為不同用戶揭示獨特的電影世界。馬太效應在搜索中是常態，但在推薦中，個性化的力量緩和了這種不平衡，讓小眾佳片得以嶄露頭角。
對於推薦系統，目標並非單一，可能是延長觀影時長，可能是提升購物轉化，還可能是刺激廣告點擊，每個領域都有其獨特的考量。衡量搜索的優劣相對直接，但評價推薦系統卻如同解讀一首復雜交響曲，需要深入挖掘其內在韻律。
然而，老王發現，他已經擁有推薦系統的「黃金鑰匙」——信息的豐富和用戶需求的多元。用戶在海量電影中迷失，這正是推薦系統的舞台。明天，他將帶著這份理解和期待，親手編織出他的電影推薦網，為每一個觀眾點亮獨特的光影之路。
就這樣，老王的電影網站踏上了推薦系統的探索之旅，而那獨特的推薦系統，正等待著在每一次點擊和瀏覽中綻放光彩...