好的，各位听众朋友们，欢迎来到“老码农夜话”频道，我是今晚的主讲人，人称“代码界的段子手”——老码农。今天咱们聊点啥呢？就聊聊这神秘又有趣的推荐系统，以及它背后的数据准备和特征工程。 一、开场白：推荐系统，你比你自己更懂你？ 话说现在这年头，谁还没被推荐系统“调戏”过？你刚在某宝上搜了条裙子，隔天打开各个APP，满屏都是同款、类似款，甚至连买内衣都给你推荐同色系的袜子！😱 是不是感觉自己被扒了个精光？ 没错，这就是推荐系统的威力。它像一个贴心的（也可能是有点烦人的）管家，试图在你茫茫信息海洋中，捞出你可能感兴趣的宝贝。但它凭什么这么懂你？答案就在于它背后默默耕耘的——数据准备和特征工程。 二、数据准备：巧妇难为无米之炊 咱们都知道，人工智能嘛，归根结底就是“喂数据”。推荐系统也不例外，它需要海量的数据来学习、分析，才能练就“火眼金睛”，精准地捕捉你的喜好。 1. 数据的来源：八仙过海，各显神通 推荐系统的数据来源可谓五花八门，就像八仙过海，各显神通： 用户行为数据： 这是最核心的数据，包括用户的点击、浏览、搜索、购买、评分、评论、分享等等。这些行为就像用户留下的足迹，记录着他们对各种物 …
推荐系统原理与实践：基于大数据的个性化推荐算法
好的，各位朋友，各位看官，欢迎来到“老码识途”频道！今天咱们聊点儿高大上的，但保证让您听得懂、笑得出、学得会——推荐系统！🚀 主题：推荐系统原理与实践：基于大数据的个性化推荐算法 （老码：别害怕，大数据听着唬人，其实就是很多数据而已！就像你家衣柜里的衣服，太多了，需要整理一下，才能找到你今天想穿的那件。推荐系统就干这个活！） 一、开场白：你真的了解推荐系统吗？ 想象一下：你打开某宝，首页推荐的全是你想买的；你刷某音，永远是让你笑出猪叫的；你听某易云，循环播放的全是你的心头爱。这些，都离不开推荐系统！ （老码：是不是感觉被安排得明明白白？😎） 推荐系统，简单来说，就是根据用户的历史行为、偏好、以及物品的特征，预测用户可能感兴趣的物品，并将其推荐给用户。它就像一位贴心的管家，知道你喜欢什么，需要什么，然后恰到好处地送到你面前。 二、推荐系统的“前世今生”：从人工到智能 很久很久以前（其实也没多久），推荐主要靠人工。比如书店店员会根据你的阅读习惯推荐书籍，导购会根据你的穿衣风格推荐服装。这种方式精准，但效率低下，无法处理海量数据。 后来，随着互联网的蓬勃发展，数据量呈爆炸式增长，人工推荐已经 …