随着信息技术和互联网技术的发展，人们从信息匮乏时代步入了信息过载时代，在这种时代背景下，人们越来越难从大量的信息中找到自身感兴趣的信息，信息也越来越难展示给可能对它感兴趣的用户，而推荐系统的任务就是连接用户和信息，创造价值。

但是，当用户没有明确目标时，比如寻找感兴趣的音乐，用户只能通过一些预先设定的类别或标签去寻找他可能感兴趣的音乐，但面对如此之多音乐，用户很难在短时间内找出真正感兴趣的音乐。这时就需要一个自动化的工具，来分析用户曾经收听的音乐，进而寻找出用户可能感兴趣的音乐推荐给用户，这就是个性化推荐系统的工作。

作为一种信息过滤系统，推荐系统具有以下两个最显著的特性：

(1)主动化。从用户角度考虑，门户网站和搜索引擎都是解决信息过载的有效方式，但它们都需要用户提供明确需求，当用户无法准确描述自己的需求时，这两种方式就无法为用户提供精确的服务了。而推荐系统不需要用户提供明确的需求，而是通过分析用户和物品的数据，对用户和物品进行建模，从而主动为用户推荐他们感兴趣的信息。

(2)个性化。推荐系统能够更好的发掘长尾信息，即将冷门物品推荐给用户。热门物品通常代表绝大多数用户的兴趣，而冷门物品往往代表一小部分用户的个性化需求，在电商平台火热的时代，由冷门物品带来的营业额甚至超过热门物品，发掘长尾信息是推荐系统的重要研究方向。

目前，推荐系统已广泛应用于诸多领域，其中最典型的便是电子商务领域。同时，伴随着机器学习、深度学习的发展，工业界和学术界对推荐系统的研究热情更加高涨，形成了一门独立的学科。

为此，今天以爱奇艺的系统为例，手推整体流程图

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爱奇艺java 架构师_爱奇艺个性化实时推荐系统整体流程图 拿去细品相关推荐

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