最近比较关注Customer Segmentation和Personalized Recommendation。

国内电子商务圈好像很少提起这件事情（我之前写过Use personalized recommendation algorithm to enhance conversion rate for ecommerce website，不过也没什么反响）……所以随便写点科普一下。

本文大部分知识来自于一份叫做Item-to-Item Collaborative Filtering的文档，如果有条件，建议看原文。

这个文档的好处是：

1. 写很短，只有５页，其它相关论文动辄上百页，打印出来都觉得是在浪费森林
2. 写很简单，我这种技术白痴也可以看
3. 号称是Amazon官方算法

坏处是：

1. 写得很简单，所以有基础的同学们不用看了。真想了解的话可以用英文搜索相关关键词，研究论文还是很多的
2. 2003年出的，比较古老

文章主要比较了三种算法：

• Collaborative Filtering
• Cluster models
• Item-to-Item Collaborative Filtering

下面分几个post来详细说：

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