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我是今日课代表：Emma学姐。之前我们讲到了什么是用户推荐系统、需要收集哪些数据，以及三种常用的用户推荐系统方法，没有做笔记的同学可以回去复习一下噢。今天我们来说说，如何判断一个用户推荐系统的优劣？
如何评价一个推荐系统的好坏
除了先决条件（比如海量数据，丰富内容，多元用户）以外，基于系统的性能，我们一般评判有两个角度。
一是侧重模型性能方面，比如常见的准确率(Accuracy)是衡量推荐系统好坏最重要的指标之一, 精确率(Precision)看推荐系统猜的准不准, 召回率(Recall)看系统覆盖的人群全不全，比如系统给某类型单身女性推送小妞电影（Chick Flick）恰好这时候又是情人节，那么这个准确度是极其高的。
第二侧重商业运用方面，比如用户满意度(Customer Satifaction), 新颖性，实时性等等。这些指标之间都有内在联系， 并不都是越高越好，比如说新颖度上升了准确度有可能下降。所以衡量一个好推荐系统的标准是根据不同场景和商业需求，进行最优搭配。
推荐系统的挑战与前景
随着推荐系统不断发展的这几年里，推荐系统已经进入了相对成熟的阶段, 但同时个性化推荐技术面临着很大的挑战。比如多样性和准确性的两难处境，热门流行的产品并不一定符合用户个性，所以盲目提高精准性可能伤害推荐系统，导致用户视野变窄。
对于电子商务和流媒体网站来说，尽力帮用户去“发现”兴趣，和更多类别，从而激发用户新的使用需求/购物需求。对社交类网站来说，新用户在初始阶段没有得到别人关注，容易趋于不活跃，可能直接决定着这个用户还会不会使用下去。
对于新用户来说，还会存在一个冷启动(Cold Start)的问题，推荐系统一般都需要在大量的数据基础过后才能比较准确的进行推荐。目前解决冷启动的有效办法，除了尽可能快地了解用户的特点和需求（比如让用户参与小调查）以外，标签系统(Tagging Systems)也被广泛运用， 比如对于La La Land电影,有的人会打上"音乐剧"，"洛杉矶"，而有的人会打上"高司令"，标签可能会被定义为既可以看作是商品内容的萃取，同时也反映了用户的个性化喜好， 为解决冷启动问题提供了方案。
图：阿里推荐生态链
推荐系统在商业运用中， 很少只使用了一个推荐策略，一般都是在不同的场景下使用不同的推荐策略，从而达到最好的推荐效果。
拿 Amazon 的推荐系统作为例子，它将基于用户本身历史购买数据的推荐，常见的是 "Frequently Bought Together" 进行推荐商品，从而达到Upsell/Cross-Sell的目的。同时亚马逊也会基于用户当前浏览的物品推荐，以及基于大众喜好的当下比较流行的物品，都在不同的区域推荐给用户，让用户可以从全方位的推荐中找到自己真正感兴趣的物品，比如首页的 "Instresting Find - Your Mix"。
而正由于推荐系统的重要性和稀缺性，根据Kaggle调查, 推荐系统已经成为2018年商业分析（Business Analyst)和数据科学(Data Scientist)求职必备的技能之一。无论科技巨头FLAG，初创公司，还是银行保险和时尚快消行业，都需要一套高性能的推荐系统。
据统计，推荐系统已帮Netflix，Amazon带来了10-25%的盈利增长。BAT阿里巴巴投资过亿，用于布局AI推荐系统生态链，由此可见推荐系统的模型和数据分析与运用能力都是各大公司普遍看中的能力。
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