【详解】多元的智能推荐系统

写在前文：

最近在涉猎推荐系统，可谓是内容繁多，我会偏向机器学习&深度学习方向探究推荐系统，尤其是协同过滤算法~一起学习吧

协同过滤简介：

​ 协同过滤(Collaborative Filtering)作为推荐算法中最经典的类型，包括在线的协同和离线的过滤两部分。所谓在线协同，就是通过在线数据找到用户可能喜欢的物品，而离线过滤，则是过滤掉一些不值得推荐的数据，比如推荐值评分低的数据，或者虽然推荐值高但是用户已经购买的数据。

协同过滤的模型一般为m个物品，m个用户的数据，只有部分用户和部分数据之间是有评分数据的，其它部分评分是空白，此时我们要用已有的部分稀疏数据来预测那些空白的物品和数据之间的评分关系，找到最高评分的物品推荐给用户。

一般来说，协同过滤推荐分为三种类型。第一种是基于用户(user-based)的协同过滤，第二种是基于项目(it