『壹』 推荐系统（电影推荐系统）
推荐系统在电影领域扮演着重要角色，旨在根据用户的偏好和历史行为提供个性化推荐。以下是几种主要的推荐策略及其优缺点：
1. 基于内容的推荐
这种方法利用电影内容信息和用户评分数据，通过求解用户喜好矩阵来预测评分。优点包括无需商品描述，能明确展示推荐理由，但缺点是内容分析要求精细，且可能缺乏新颖性。
2. 协同过滤
分为基于用户的协同过滤和基于物品的协同过滤。前者通过相似用户推荐，后者通过计算商品间的相似度。优点在于能预测商品质量，但存在冷启动问题和复杂度增加的挑战。
3. 混合算法
混合多种推荐策略，如mixed、feature combination、cascade和switching，以提高推荐效果。这需要不断实践、测试和优化。
评估推荐系统性能的关键指标有线下评估的RMSE、MAE、Recall、Precision和线上评估的CTR、CR、ROI。理想情况下，推荐系统应提供高精度和高用户参与度，同时控制计算成本。
解决新用户和商品的冷启动问题，是推荐系统设计中的关键考虑。通过合理的策略，如随机推荐或等待用户行为数据，能有效缓解这一问题。
『贰』 老王的电影网站 - 推荐系统入门（一）
一年前的某日，老王站在电影世界的十字路口...
一周后，他敏锐地察觉到...
时间匆匆，又一周过去了，推荐系统的概念在他心中悄然萌芽...
再一周，一年的光阴转瞬即逝，老王开始深入挖掘...
何为推荐系统？老王开始深入探究，这是一个神奇的魔方，通过分析用户的观影历史和搜索足迹，编织出个性化的电影地图，主动推送可能触动心灵的影片。
他了解到，推荐系统与搜索并非单纯的替代，搜索是用户主动的探索，而推荐则是精心策划的馈赠，如同在茫茫电影海中，商家为每个观众打造专属的视听之旅。搜索的结果往往趋同，个性化较弱，而推荐系统却能打破常规，为不同用户揭示独特的电影世界。马太效应在搜索中是常态，但在推荐中，个性化的力量缓和了这种不平衡，让小众佳片得以崭露头角。
对于推荐系统，目标并非单一，可能是延长观影时长，可能是提升购物转化，还可能是刺激广告点击，每个领域都有其独特的考量。衡量搜索的优劣相对直接，但评价推荐系统却如同解读一首复杂交响曲，需要深入挖掘其内在韵律。
然而，老王发现，他已经拥有推荐系统的“黄金钥匙”——信息的丰富和用户需求的多元。用户在海量电影中迷失，这正是推荐系统的舞台。明天，他将带着这份理解和期待，亲手编织出他的电影推荐网，为每一个观众点亮独特的光影之路。
就这样，老王的电影网站踏上了推荐系统的探索之旅，而那独特的推荐系统，正等待着在每一次点击和浏览中绽放光彩...