开发者学堂课程【高校精品课-北京大学 -推荐系统 ：Lec1 概述】学习笔记，与课程紧密联系，让用户快速学习知识。
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Lec1 概述
首先需要了解动机，为什么学习这门课，有什么意义，有什么价值，其次要了解这门课的内容，是否是想要学习的，最后需要明确学习目标。
带着目标学习，效率会更高，利用推荐系统可以解决实际应用难题，使得平台、用户、供应商等多方受益，随着信息技术的高速发展和互联网不断前行，目前正处在信息爆发时代，
在互联网上每分每秒都会产生大量新的数据，在路上每分钟会有十四万七千张新的招商，有百分钟小时的视频，根据数据挖掘全球的数量量正在以每两年翻一番的速度增长，已经完全超出了人类能够处理的范畴，导致信息超载，随着性能的增加，幸福感会不断增强，信息进一步增加超出了所能处理的范畴时，幸福感会不增下降，
心理学家所著一书选择从新心理学角度来阐释，副标题多即是少，可以很形象的描述现象。
为了处理信息超载，需要有一套高效的系统能够进行信息过滤，从大量的信息中筛选出少量但有价值的信息以提升幸福感，实现少即是多的效果，针对于新朝代的问题，传统的处理方式是通过搜索引擎，例如百度或者谷歌进行过渡，这种方法能够满足用户的主动需求，但他要求用户知道自己想要什么并且知道该如何描述自己要什么，但在很多时候并不知道自己想要什么，更不知道该如何描述。
例如刚发生的一件有重大影响的事务集群，并不知道它的存在，这时就需要有系统能够挖掘并主动满足潜在需求，就是推荐系统，推荐系统可以定义为一种主动的信息过滤系统，它将信息过滤从传统的用户主动搜索转变为系统主动推送，解决其他的问题，另外它可以帮助平台和消费商解决长尾现象所造成的问题，长尾现象是一种普遍存在的现象，根据人们的需求大量的需求会集中在头部少量的商品上即长尾商品，分布在尾部的个性化的离散的需求，会在的需求曲线上形成一长尾巴，形象称之为长尾，
由于商品的长尾分布，同时考虑线下实体店的限制和销售成本，通常线下的实体销售只会销售头部商品，忽略了大量尾部，不仅使销售商损失了大量潜在的收益，同时也使得尾部的商品供应商面临的生产的发展困境，因此需要有套系统能够帮助解决问题。
根据数据统计，亚马逊只有43%来自于传统的线下实体店所售书籍，另外有57%的所售书籍是在亚马逊上销售的书籍，尾部数据，销量小但种类多的产品和服务由于其总量巨大尽而导致其累计收益超过许多产品现象，称为长尾现象，为了充分的挖掘长尾中存在的巨大价值并且帮助尾部供应商的发展，推荐系统可以定义为一种个性化双边匹配系统，帮助用户发现其所喜好的或需要的小众、非主流商品，帮助商户将其商品展现在对它们感兴趣的用户面前，我们正在告别新时代并开始迈入推荐时代，一些平台已经利用推荐系统获得了巨大的收益，例如 Netflix2/3 的电影观看时长，Amazon35%的销售量，Google News38%的新闻点击量，还有熟悉的今日头条，网易云音乐，它们的崛起和快速发展都来自于推荐系统，推荐系统不仅能够帮助平台提高其用户的满意度和忠诚度，同时给其带来丰厚的收益，同时还可以为用户供应商行业提供帮助，为他们带来巨大收益。
从用户的角度，帮助其解决信息超载问题，提高其决策效率，提升其幸福感，从供应商的角度，帮助其进行精准的商品推销，提高销售量，降低营销成本，从行业的角度，帮助其更加多元化、健康的发展，帮助尾部商家得以生存和发展，推进系统能够帮助解决信息超载问题并且使得多方收益所以需要学习推荐系统。
