个性化推荐很火啊，写本文的目的就是为了阐述下个性化推荐算法相关的工作为以后深入学习打好基本框架。
也希望对这方面感兴趣的园友和我一起讨论，共同进步。
1.现有个性化推荐产品：
今晚看啥 根据你喜欢的电影 推荐 相同或相关类型的电影给你
淘宝的定向广告 你在淘宝上搜一个产品，然后去其它网站都是这些产品广告
豆瓣的各种推荐 和今晚看啥类似，不过更复杂，推荐的东西也更多。
2.个性化推荐
个性化推荐就是针对每个不同的个体推荐东西。
一个重要的原则就是要推荐你喜欢的，不然这个推荐就没有任何价值了。
你喜欢的，什么是你喜欢的，我怎么预测什么是你喜欢的。好。
下面我们从不同维度讨论如何更精准的推荐，先不考虑实现的难度。
2.1产品维度
关联产品，A与B常配合使用，那么买了A的很可能买B，还记得啤酒尿布的故事吗。
易消耗产品，一个月前买了,一个月后可能又要买。
不同时间的产品，情人节，母亲节，应季的东西等。
不同地理的产品，某些地方买某些东西比较多。
促销的产品，特价的 促销的
2.2人的维度
根据你的喜好特征来推荐。你喜欢 简约的，那么简约的一系列产品 你可能更感兴趣，你是个吃货，那么多推荐点好吃的。
根据你的年龄性别等推荐产品
根据你发生的事情 推荐产品
把和你类似的人的购买的产品推荐给你。
2.实现
数据挖掘算法
机器学习算法
协同过滤算法
并行算法
架构上的 性能，算法与业务剥离等