一、推荐算法前言       大数据时代产生了海量的数据，数据对企业来说是一种隐形的资产，里面蕴含了丰富的价值。但是，大数据体量之大、种类之繁以及产生速率之快，海量的数据并不都是有价值的，用户从海量的数据中提取有用的、针对性的信息需要花费很大的时间成本。比如，当你面对如此多的电影列表，你想找到一部最符合自己兴趣的电影，因为电影数量之多，你不可能把所有的电影简介都看一遍。那么怎么解决这个问题呢？

一、推荐算法前言       大数据时代产生了海量的数据，数据对企业来说是一种隐形的资产，里面蕴含了丰富的价值。但是，大数据体量之大、种类之繁以及产生速率之快，海量的数据并不都是有价值的，用户从海量的数据中提取有用的、针对性的信息需要花费很大的时间成本。比如，当你面对如此多的电影列表，你想找到一部最符合自己兴趣的电影，因为电影数量之多，你不可能把所有的电影简介都看一遍。那么怎么解决这个问题呢？