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一、前言

结合目前已存在的商品推荐设计（如淘宝、京东等），推荐系统主要包含系统推荐和个性化推荐两个模块。

系统推荐： 根据大众行为的推荐引擎，对每个用户都给出同样的推荐，这些推荐可以是静态的由系统管理员人工设定的，或者基于系统所有用户的反馈统计计算出的当下比较流行的物品。

个性化推荐：对不同的用户，根据他们的口味和喜好给出更加精确的推荐，这时，系统需要了解需推荐内容和用户的特质，或者基于社会化网络，通过找到与当前用户相同喜好的用户，实现推荐。

下面具体介绍系统推荐和个性化推荐的设计方案。

二、系统推荐

2.1、系统推荐目的

针对所有用户推荐，当前比较流行的商品（必选） 或 促销实惠商品（可选） 或 新上市商品（可选），以促进商品的销售量。 

PS：根据我们的应用情况考虑是否 选择推荐 促销实惠商品 和 新上市商品。（TODO1）

2.2、实现方式

实现方式包含：系统自动化推荐 和 人工设置推荐。

（1）系统自动化推荐考虑因素有：商品发布时间、商品分类、库存余量、历史被购买数量、历史被加入购物车数量、历史被浏览数量、降价幅度等。根据我们当前可用数据，再进一步确定（TODO2）

（2）人工设置：提供运营页面供运营人员设置，设置包含排行位置、开始时间和结束时间、推荐介绍等等。

由于系统推荐实现相对简单，因此不作过多的文字说明，下面详细介绍个性化推荐的设计。

三、个性化推荐

3.1、个性化推荐目的

对不同的用户，根据他们的口味和喜好给出更加精确的推荐，系统需要了解需推荐内容和用户的特质，或者基于社会化网络，通过找到与当前用户相同喜好的用户，实现推荐，以促进商品的销售量。

3.2、三种推荐模式的介绍

据推荐引擎的数据源有三种模式：基于人口统计学的推荐、基于内容的推荐、基于协同过滤的推荐。

（1）基于人口统计学的推荐：针对用户的“性别、年龄范围、收入情况、学历、专业、职业”进行推荐。

（2）基于内容的推荐：如下图，这里没有考虑人对物品的态度，仅仅是因为电影A月电影C相似，因此将电影C推荐给用户A。这是与后面讲到的协同过滤推荐最大的不同。

 

（3）基于协同过滤的推荐：如下图，这里我们并不知道物品A和物品D是否相似，仅仅考虑人对物品的喜好进行推荐。

模式采用：这三种模式可以单独使用，也可结合使用。结合我们实际情况，采用基于协同过滤的推荐更加合适，看后期情况是否结合另外两种模式实现推荐。但基于协同过滤的推荐这种模式，会引发“冷启动”问题。关于，冷启动问题，后续会讨论解决方案。

3.4、Mahout介绍

目前选择采用协同过滤框架Mahout进行实现。

Mahout 是一个很强大的数据挖掘工具，是一个分布式机器学习算法的集合，包括：被称为Taste的分布式协同过滤的实现、分类、聚类等。Mahout最大的优点就是基于hadoop实现，把很多以前运行于单机上的算法，转化为了MapReduce模式，这样大大提升了算法可处理的数据量和处理性能。

Mahout 是一个布式机器学习算法的集合，但是这里我们只使用到它的推荐/协同过滤算法。

3.5、Mahout实现协同过滤实例

协同过滤在mahout里是由一个叫taste的引擎提供的， 它提供两种模式，一种是以jar包形式嵌入到程序里在进程内运行，另外一种是MapReduce Job形式在hadoop上运行。这两种方式使用的算法是一样的，配置也类似。

这里我们采用第一种引入jar包的单机模式。

3.5.1、依赖