第1章　推荐系统简介

如今，我们生活在一个“信息爆炸”的互联网时代，在这个时代，推荐系统无处不在。推荐系统的主要作用就是帮助我们从海量信息中挑选出感兴趣的信息。例如，今日头条这样的新媒体为我们推荐感兴趣的新闻，抖音、快手这样的短视频App为我们推荐感兴趣的短视频，淘宝、京东这样的电商App为我们推荐喜欢的商品。可以说推荐系统每时每刻都在影响着我们的生活。

站在算法工程师的角度，推荐系统的架构和算法迭代得越来越快，尤其是深度学习的广泛应用，加速了算法模型的迭代。本章将简述推荐系统的定义与发展历史，然后以推荐系统的几个应用场景为出发点，介绍推荐系统的作用和意义，并从系统结构的角度介绍推荐系统的技术架构。另外，本章会简单介绍大型工业推荐系统的4个重要组成部分，包括召回、粗排、精排和重排，这是本书的重点内容。