隨著信息技術和互聯網技術的發展，人們從信息匱乏時代步入了信息過載時代，在這種時代背景下，人們越來越難從大量的信息中找到自身感興趣的信息，信息也越來越難展示給可能對它感興趣的用戶，而推薦系統的任務就是連接用戶和信息，創造價值。

但是，當用戶沒有明確目標時，比如尋找感興趣的音樂，用戶只能通過一些預先設定的類別或標簽去尋找他可能感興趣的音樂，但面對如此之多音樂，用戶很難在短時間內找出真正感興趣的音樂。這時就需要一個自動化的工具，來分析用戶曾經收聽的音樂，進而尋找出用戶可能感興趣的音樂推薦給用戶，這就是個性化推薦系統的工作。

作為一種信息過濾系統，推薦系統具有以下兩個最顯著的特性：

(1)主動化。從用戶角度考慮，門戶網站和搜索引擎都是解決信息過載的有效方式，但它們都需要用戶提供明確需求，當用戶無法準確描述自己的需求時，這兩種方式就無法為用戶提供精確的服務了。而推薦系統不需要用戶提供明確的需求，而是通過分析用戶和物品的數據，對用戶和物品進行建模，從而主動為用戶推薦他們感興趣的信息。

(2)個性化。推薦系統能夠更好的發掘長尾信息，即將冷門物品推薦給用戶。熱門物品通常代表絕大多數用戶的興趣，而冷門物品往往代表一小部分用戶的個性化需求，在電商平臺火熱的時代，由冷門物品帶來的營業額甚至超過熱門物品，發掘長尾信息是推薦系統的重要研究方向。

目前，推薦系統已廣泛應用于諸多領域，其中最典型的便是電子商務領域。同時，伴隨著機器學習、深度學習的發展，工業界和學術界對推薦系統的研究熱情更加高漲，形成了一門獨立的學科。

為此，今天以愛奇藝的系統為例，手推整體流程圖

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總結

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