1、一、 文献来源 Francesco Ricci,LiorRokach,BrachaShapira,Paul B. Kantor Editors ：Recommender Systems Handbook 二、 中文翻译 第一章 推荐系统手册介绍 摘要摘要 推荐系统（RSs）是一种给使用用户提供关于项目建议的软件和技术。在此介绍 章节，我们简要地讨论了基本的 RS 思想和理念。我们的主要目标是用一个连贯的、结构化 的方法来描述本手册的章节，并帮助读者浏览该手册提供的极其丰富和详细的内容。 1.1 简介 推荐系统（RSs）是一种给使用用户提供关于项目建议的软件和技术。这些建议涉及到 各个决策过程，
2、比如购买什么物品，听什么音乐，或阅读什么样的在线新闻。 “项”是用于表示系统建议用户什么内容的总称。一个 RS 通常侧重于一个特定类型的 项目（如 CD 或新闻） ，以及相应的设计，它的图形用户界面，和用于生成推荐的核心推荐技 术，都是被定制出来用于提供对于特定类型的项目的有用的且有效的建议。 RSs 是主要针对缺乏个人经验或评估能力， 例如一个网站可能提供的可替代的、 潜在的、 数量巨大的项目。 一个典型的例子是一个图书的推荐系统， 用来帮助用户选择一本书来阅读。 在流行网站 A 上， 该网站采用了 RS 为每一个顾客个性化定制网上商店。 由于推荐 通常是个性化的，不同的用户或用户组收到不同
3、的建议。此外还有非个性化的推荐。这些通 常更加易于生成在杂志或报纸上。典型的例子包括 10 大精选书籍，光盘等，虽然它们可能 是在某些情况下有用和有效的，这类非个性化的建议通常不着重于 RS 的研究。 在最简单的形式中，个性化的推荐被当作是排名列表的项目。在执行这个排名的时候， 基于用户的喜好和约束,RSs 试图为用户预测最合适的产品或服务。为了完成这样一个计算 任务，RSs 收集用户的个人喜好，无论是否明确表示过，例如，像产品的等级，或者通过解 释用户的行为来推断。例如，一个 RS 可能会考虑把导航到特定产品页面作为一个偏爱该网 页上显示项目的隐含迹象。 从一个相当简单的 RS 开发开始观察
4、：人往往依靠由他人提供的常规制定和日常决策的 推荐。例如，通常要依靠同龄人推荐来选择一本书去读;雇主指望在他们在做招聘决策时有 参考的推荐信;在选择一部要观看的电影的时候，个人倾向于阅读并依靠电影评论家撰写在 报纸上的电影评论。 在试图模仿这种行为时， 首先 RSs 应用算法来影响用户社区产生的推荐， 以此来传递推 荐到当前用户， 即一个用户正在寻找的推荐。 该推荐是对于类似用户 （那些具有类似的口味） 喜欢的项目。这种方法被称为协作网络滤波，及其原理是，如果当前用户过去同意过一些相 似的用户， 那么从这些类似用户得来的其他建议就应该也是相关的并且是当前用户感兴趣的。 随着电子商务网站开始发展， 一个迫切的需要涌现出来， 为了提供从整个范围的可替代 品中网络过滤得到的推荐。 用户发现， 在网站提供的数量众多的种类中选择出最适当的项目 （产品和服务）是非常困难的。 爆炸性增长和各种信息出现在网上和新电子商务服务的快速介绍上 （购买产品， 产品比 较，拍卖等） ，经常使用户不知所措，导致他们做出错误的决定。选择的可用性，而不是产 生一个好处，开始减少用户的福祉。据了解，
