前言
在本文中，将详细介绍多种类型的推荐系统，具体介绍基于近邻算法的推荐引擎、个性化推荐引擎、基于模型的推荐系统和混合推荐引擎等，并分析介绍每种推荐系统的优缺点。
主要介绍的不同类型的推荐系统包括：
近邻算法推荐引擎：基于用户的协同过滤和基于项目的协同过滤；
个性化推荐引擎：基于内容的推荐引擎和情境感知推荐引擎；
基于模型的推荐引擎：基于机器学习的推荐引擎、分类模型-SVM/KNN、矩阵分解、奇异值分解、交替最小二乘法概述、混合推荐引擎。
0推荐引擎的发展
最近几年，推荐系统发展迅猛。从简单的近邻算法到个性化推荐再到情境感知推荐，从批处理推荐到实时推荐，从启发式的相似度计算到更准确、更复杂的机器学习方法的应用。
在推荐系统发展的早期阶段，生成推荐时只能基于用户对产品的评级。在这段时期，研究人员只能使用现有的评级数据，使用简单的启发式方法，例如：在计算相似度时，常采用诸如欧氏距离、皮尔逊系数、余弦相似度等。这些计算方法虽然简单，但是在相似度上的判断，却有非常好的表现，目前仍是一些推荐引擎比较常用的方法。
第一代推荐引擎可以称为协同过滤或近邻算法推荐。这些推荐算法虽然简单易用，在数据上也有不错的表现，但是也有它们自身的弱点和局限性，比如对已有数据过于依赖造成的冷启动问题，即它们无法实现向新用户( 指未对商品等进行过任何评价的用户 ) 进行商品推荐，也无法向用户推荐没有评级的新商品。当用户对产品的评级很少时，这些推荐系统无法处理这类数据十分稀疏的情形。
为了克服这些限制，一些
