① Amazon推荐系统是如何做到的

亚马逊使用了哪些信息进行推荐：

1）当前浏览品类

2）与当前商品经常一同购买的商品

3）用户最近浏览记录

4）用户浏览历史（长期）中的商品

5）用户浏览历史（长期）相关的商品

6）购买相同商品的其它用户购买的物品

7）已购商品的新版本

8）用户购买历史（如近期购买商品的互补品）

9）畅销商品

2、推荐系统模型：U x S → R

1）U是用户矩阵

2）S是物品矩阵

3）R是用户对物品的喜爱程度，推荐系统就是基于现有的信息填补R矩阵

3、常用推荐算法

1）基于内容：易实现，效果好，但是如何获得一个物品的内容、相似度如何定义等有些情况下会较难把握

2）协同过滤：基于物的协同过滤与基于人的协同过滤

3）矩阵分解（SVD）：用户-物品评分矩阵A很大且稀疏，将A分解为用户矩阵（用户潜在因子）和物品矩阵（物品潜在因子），目标是这两个矩阵的乘积尽可能接近R。缺点是只利用了评分信息，忽略了用户属性和物品属性

4）因子分解机（FM）：将SVD推广到多类潜因子的情况，如分解为 用户、物品、用户性别、用户年龄、物品价格 等多个因子，允许因子之间有相关关系（如下图，方程前半部分是线性回归，后半部分加入了两两因子间关系）

5）深度学习：训练深度神经网络，输入用户id，输出层做softmax，得到对每个物品id的权重

6）机器学习排序

7）探索与利用：先对用户聚类（如分为abcde五类），随机对a中的用户1和b中的用户2推荐电影，如果用户1没点击，2点击了，说明b类用户可能对该电影更感兴趣。

8）集成：对上述多种方法的ensemble