現在人們在網絡上獲取信息的方式一般push和drug兩種方式。drug的代表就是搜索引擎，push的代表就是今天的主角推薦系統。

為什么人們需要推薦系統，需求在哪?

互聯網剛發展的時候，信息比較少，人們主要通過類似大黃頁的形式，獲取信息，代表就是雅虎崛起。然后隨著互聯網的高速發展，信息進一步豐富，黃頁已經放不下那么多信息了，這時對網站進行過濾和排名的搜索引擎就出現了，代表企業就是谷歌。然后經過了這么多年的發展，信息進一步豐富，因為很多信息，我們根本就不知道它的存在，這時搜索引擎也不適用了，出現了推薦系統，將你想要的信息主動的推送給你。

什么樣的產品適合做推薦系統

1.用戶沒有明確的目的性，以逛為主

2.系統的內容非常多，新內容不斷產生。用戶無法一一看完

推薦系統分類

推薦系統是推薦商品的，但是它如何推薦的呢?以飯館吃飯來舉一波例子。

原始階段：你到一家飯館吃飯，沒有推薦系統的時候，你就默默看著菜單，憑著自己的感覺點菜。

1.0版本：你再去吃飯的時候，老板來了一句，本店特色菜是××××，你有興趣嗎? 這種就是專家推薦系統，由專家(老板)負責篩選內容，然后統一的推送給所有用戶，例如熱門推薦文章或者商品

2.0版本：你又去吃飯，老板來了一句“喜歡川菜還是粵菜啊?”，你來了一句“川菜”，然后老板說“本店川菜的辣子雞和夫妻肺片很好吃，要不要試一下呢?”這就是標簽化用戶，然后根據用戶標簽進行推薦，例如Quora問答社區，你剛進入的時候，讓你選擇感興趣的話題，然后進行推薦。

3.0版本：你又去吃飯，已經是熟客了，這個時候老板說“你平常很喜歡吃川菜，本店川菜系列新增了水煮肉片，要不要嘗試一下?”這是基于內容的推薦系統，將所有的內容進行分類，然后推薦給經常消費該類的用戶。

4.0版本：你又去吃飯，老板說“和你一樣的口味的人，很喜歡我們最近推出的宮保雞丁，你要不要試一試?”這就是基于用戶行為的推薦系統，根據用戶行為對用戶進行分類，然后將某一類用戶均常用的東西，推薦給這一類的其他用戶。

目前的推薦系統基本包含在上述四個版本之中，常常是結合起來用。例如當你一開始進入某個網站，熱門內容是1.0版本，然后通過收集你點擊了哪些內容，逐步刻畫精準的用戶畫像，進階到3.0或者4.0版本。