电商行业中，对于用户的商品推荐一直是一个非常热门而且重要的话题，有很多比较成熟的方法，但是也各有利弊，大致如下：基于商品相似度：比如食物A和食物B，对于它们价格、味道、保质期、品牌等维度，可以计算它们的相似程度，可以想象，我买了包子，很有可能顺路带一盒水饺回家。优点：冷启动，其实只要你有商品的数据，在业务初期用户数据不多的情况下，也可以做推荐缺点：预处理复杂，任何一件商品，维度可以说至少可以上百，如何选取合适的维度进行计算，设计到工程经验，这些也是花钱买不到的典型：亚马逊早期的推荐系统基于关联规则：最常见的就是通过用户购买的习惯，经典的就是“啤酒尿布”的案例，但是实际运营中这种方法运用的也是最
