随着互联网的飞速发展，越来越多的手机APP正在丰富着人们的生活。很多人留意到了一个神奇的现象，即购物APP总能推荐自己想要的商品，新闻APP也能精准地把握自己所关注的新闻内容，许多手机APP俨然已经成为了知己般的存在。那么，这到底是怎么实现的呢？
其实，精准把握用户的喜好并推荐用户感兴趣的信息和商品，是推荐系统的功劳。推荐系统属于一种过滤资讯的应用，主要是使用用户的历史行为数据（即用户的过去偏好或相似用户的过去偏好）来预测该用户未来的喜好。其中，常用的推荐系统算法有基于内容的推荐算法和协同过滤推荐算法等。
基于内容的推荐算法是直接根据产品的内容信息作出相关推荐，为用户推荐与历史感兴趣商品相似的新商品，不需要用户对物品进行评价打分。但是这种算法下推荐的商品的信息有限，方式较片面，难以为用户推荐新的喜好。
协同过滤推荐算法的主要方法是，如果要为用户推荐感兴趣的商品，首先需要找到与该用户有相似兴趣的其他用户，再将其他用户感兴趣的内容推荐给该目标用户。具体来说，协同过滤分为基于用户的协同过滤和基于项目的协同过滤，协同过滤算法会建立用户-项目矩阵，需要收集用户对项目的评价打分，来预测目标用户对一个新项目是否感兴趣。例如，我们经常看到电商平台收集评价打分（满分为5分）。对于目标用户A，与他有相似兴趣的用户B对商品1的评价打分是4分，对商品2的评价打分也是4分。而目标用户A对商品1的打分是5分，那么我们就可以为目标用户A推荐商品2。
除了APP，现实生活中也不乏通过推荐系统算法优化销售的例子。在美国的沃尔玛超市，有研究人员通过对购物数据进行分析，意外发现跟尿布一起购买的最多的商品是啤酒。背后原因是，美国的家庭中，母亲在家里照顾婴儿，父亲去超市购买尿布，而父亲会顺便为自己购买啤酒。因此，沃尔玛将尿布和啤酒放在一起出售，极大提升了销售收入。
