推荐系统发展到了今天，已经出现了一些常见的问题，一部分已经有很好的解决方案，另外一部分却还没有通用解决方案，需要根据实际情况做一下具体的分析。

个性化推荐的历史和我们国家的改革开放历史差不多，已经有些年头了。它已经从一个非常小众的方向，演变成了今天互联网产品的常见“配件”。

再加上一些以“个性化”为品牌卖点的互联网产品的成功，也给相关从业者打了一剂“强心针”，并让更多人跃跃欲试，想给自己的产品加上个性化元素。

在开始讲解一些比较硬的知识之前，我先来给你洗洗脑，传达一些形而上、务虚但是重要的内容；所以，今天我主要带你认识两方面的内容：一个是重新认识推荐系统关键元素的重要性，另一个是要建立起两个思维模式。

在前面的文章中，我曾使用了不少工具来辅助讲解，也收到了不少同学留言，说不了解这些工具，不知道都有什么用，应该怎么用。那么今天我便统一做一次具体的介绍。本篇代码较多，你可以点击文稿查看。

在过往的文章中，我讲到了推荐系统方方面面的相关概念。那么说，对于认识一个推荐系统来说，还差最后一个问题需要解决，那就是：万事俱备，如何给用户提供一个真正的在线推荐服务呢？

推荐系统离不开数据，数据就是推荐系统的粮食，要有数据就得收集数据。在自己产品中收集数据，主要还是来自日志。

日志和数据

数据驱动这个概念也是最近几年才开始流行起来的，在古典互联网时代，设计和开发产品完全侧重于功能易用和设计精巧上，并且整体驱动力受限于产品负责人的个人眼光，这属于是一种感性的把握，也因此对积累数据这件事就不是很重视。

更快，更高，更强，不只是奥林匹克运动所追求的，也是推荐系统从业者所追求的三个要素：捕捉兴趣要更快，指标要更高，系统要更健壮。

我今天就要说的就是这个“更快”。推荐系统是为了在用户和物品之间建立连接，手段是利用已有的用户物品之间的连接，然而任何事物都是有生命周期的，包括这里说的这个虚无的“连接”也是有的。

数据驱动这个口号喊了很多年了，这个口号也几乎成为了行业共识，但是数据驱动又像鬼一样，人人都在说，但几乎没人见过它长什么样子。

数据驱动和实验平台

要做到数据驱动，就要做到两点：第一点是数据，第二点是驱动。这听上去似乎像是废话，实际上不是。

不管你有没有剁过手，你对“看了这个商品的还看了”这样的推荐形式一定不陌生。无论是猫还是狗，或者是其他电商网站，这样的推荐产品可以说是推荐系统的标配了。

要说提到推荐系统中，什么算法最名满天下，我想一定是协同过滤。在很多场合，甚至有人把协同过滤和推荐系统划等号，可见二者的关系多么紧密。

协同过滤的重点在于“协同”，所谓协同，也就是群体互帮互助，互相支持是集体智慧的体现，协同过滤也是这般简单直接，历久弥新。