多种智能算法库。基于多维度的数据挖掘、统计分析，进行算法模型的建立和调优。综合利用基于内容、基于用户行为和基于社交关系网络的多种算法，为用户推荐其喜欢的商品、服务或内容。

2。1。2个性化推荐系统的应用

和搜索引擎不同，个性化推荐系统需要依赖用户的行为数据，因此一般都是作为一个应用存在于不同网站之中。在互联网的各类网站中都可以看到推荐系统的应用，而个性化推荐系统在这些网站中的主要作用是通过分析大量用户行为日志，给不同用户提供不同的个性化页面展示，来提高网站的点击率和转化率。广泛利用推荐系统的领域包括电子商务、电影和视频、音乐、社交网络、阅读、基于位置的服务、个性化邮件和广告等。

1。 电子商务

电子商务网站是个性化推荐系统的一大应用领域。在中国，家喻户晓的淘宝网就是其中最著名的一大应用，淘宝网的推荐系统深入到了其各类产品中，其中最主要的应用有个性化商品推荐列表和相关商品的推荐列表。图（2。1）是淘宝的个性化推荐列表，这个界面是个性化推荐系统的标准用户界面，它包含以下几个组成部分。

图2。1淘宝推荐列表

推荐的内容例如上面推荐的是今日活动即搞打折活动的商品、商品图片以及其他内容属性例如价格、活动倒计时等，既告诉了用户给他们推荐的是什么商品，还吸引了用户的购买欲。

还有如图（2。2）所示的商品评价

图（2。2）淘宝商品评论

上面图中反应了推荐商品的总体质量，也代表了大部分用户对这衣服的看法。让你对这件衣服有个更好的了解

由图（2。1）可看出淘宝网所推荐的都是年轻女士春夏季穿的衣服，其做出这样的推荐就是因为我是一名大四的年轻女孩，曾经大量浏览过类似的服装，淘宝网就是根据用户的历史行为给用户做推荐，因此如果它给你推荐了一件裙子，大都是因为你曾经在淘宝网上上对裙子方面的服装给过表示喜欢的反馈。

图（2。1）提到的个性化推荐列表采用了一种基于物品的推荐算法（item-based method），该算法给用户推荐那些和他们之前喜欢的物品相似的物品。除此之外，淘宝网还有另外一种个性化推荐列表，就是根据你在关注的社区，很多具有相同兴趣的用户形成一个圈子，他们在那里推荐他们在淘宝上购买的所喜欢的东西，可以让没有接触过或还不知道某件商品的用户了解到那件商品，可以拓宽我们的见识。如图（2。3）所示，基于好友社区中的圈子的 个性化推荐。

图（2。3）社区推荐界面

如图中所示，有各种圈子，你可以选择你感兴趣的关注，里面会有其他买家推荐他们在淘宝网上买到的喜欢的商品，你也可以在上面推荐你喜欢的商品，大家互通有无，既可以让我们了解到更多，而且其更有互动性，趣味性更强，可以让我们遇到有意思的人、事物，令人流连忘返。文献综述

2、电影和视频网站

在电影和视频网站中，个性化推荐系统也是一种重要的应用。它能够帮助用户在浩瀚的视频库中找到令他们感兴趣的视频。现今在中国这样的应用还挺多的，我在这里推荐其中一种我正在使用的，就是爱奇艺。

图（2。4）是爱奇艺的电影推荐界面，从中可以看到爱奇艺的推荐结果展示页面包含了以下几个部分。

图（2。4）爱奇艺推荐界面

由于这是手机客户端的界面，下面还有推荐的电视剧，电影，综艺，动漫等板块没有显示 利用快速K-medoids聚类算法的混合个性化推荐系统设计(3):http://www.youerw.com/jisuanji/lunwen_83562.html