【阶段三】Python机器学习30篇：机器学习项目实战：智能推荐系统的基本原理与计算相似度的常用方法

本篇的思维导图：

 

智能推荐系统模型

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       智能推荐系统属于非监督式学习，是机器学习一个非常重要的应用领域，它能带来的经济价值往往是直接且非常可观的。

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智能推荐系统的基本原理

智能推荐系统的应用场景

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       互联网每天都在产生海量信息，用户行为数据呈现爆发式增长。用户会有明确的需求，但也可能是在漫无目的地搜寻。智能推荐系统可以通过分析用户的浏览次数、浏览时间、点击率等指标，挖掘出用户感兴趣的内容或商品，然后进行个性化推荐。如果推荐的内容或商品能高效匹配用户的需求，就能优化用户体验，提高用户黏性，创造额外收入。智能推荐系统的应用场景极为广泛，例如：当用户看过电影《蜘蛛侠》后，豆瓣电影可能会推荐同为漫威系列的《钢铁侠》；当用户收藏单曲《致爱丽丝》后，网易云音乐可能会推荐同为古典音乐的《梦中的婚礼》；当用户购买机械键盘后，淘宝可能会推荐同为计算机外设产品的蓝