前言：宜信技术人物专访是宜信技术学院推出的系列性专题，我们邀请软件研发行业的优秀技术人，分享自己在软件研发领域的实践经验和前瞻性观点。第四期专访我们邀请到宜信科技中心财富管理产品部负责人Bob，与大家一起聊聊个性化推荐产品功能的设计和B端产品的功能策划方式。 拓展阅读：回归架构本质，重新理解微服务|专…

以协同过滤这样的经典推荐系统为例，假设每个用户或项目都有评级，这样我们就可以推断出类似用户/项目的评级，即使这些评级没办法调用。但是，对于新进入的用户/项目，实现这一点很困难，因为我们没有相关的浏览…

与基于内容的过滤（CBF）不同，协同过滤（Collaborative Filtering）技术独立于域，适用于无法利用元数据充分描述的项目，如电影、音乐等。

混合过滤依据的想法是，一种算法可以弥补另一种算法的缺点，多个算法的组合将比单个算法能更准确、有效地提供推荐。

太长不看版：第一步便是搭建基于内容的推荐系统，这种推荐系统会给用户推荐其他类似的商品，但并不依赖其他用户的数据。这些特征（即数学表达式，推荐算法需借助内容条目不同方面的表达式才能得以运算）来自于内…

在互联网飞速发展的现代社会，人们每天都要受到成百上千条信息的轰炸，APP推送、新闻热点、信息流广告……一个有效的“信息过滤器”已经成为了人们日常生活的刚需，也是信息供应商在激烈的市场环境中脱颖而出的必杀技。