信息大爆炸的当下，当你在淘宝上浏览商品，抖音上刷视频的时候，各种你想要的信息可能就会在你需要的时候主动找上门，这些都离不开主要驱动力—推荐系统。
什么是推荐系统？
推荐系统是一种人工智能或人工智能算法，通常与机器学习相关，使用大数据向消费者建议或推荐其他产品。这些推荐可以基于各种标准，包括过去的购买、搜索历史记录、人口统计信息和其他因素。
推荐系统的类型有哪些？
推荐算法和技术有很多，但大多数都属于以下广泛类别：协作过滤、内容过滤和上下文过滤。
-协作过滤算法根据许多用户的偏好信息（这是协作部分）推荐物品（这是过滤部分）。此方法使用用户偏好行为的相似性，并鉴于用户与物品之间的之前交互，推荐算法便可以学会预测未来交互。
-内容过滤则使用物品的属性或特征（这是内容部分）来推荐类似于用户偏好的其他物品。此方法基于物品和用户特征的相似性，并鉴于用户及其与之交互过的物品的信息（例如，用户的年龄、餐厅的菜系、电影的平均评价），来模拟新互动的可能性。
-上下文过滤包括推荐过程中用户的背景信息。此方法使用一系列上下文用户操作和当前上下文来预测下一个操作的概率。
推荐系统如何实现？
推荐系统首先需要收集用户信息，比如你在视频APP上搜索了哪些电影，你关于这些电影的打分和评论，购买记录，以及产生的其他行为。所有这些信息都将汇聚到大型数据中心，这些数据非常大，而且会一直增长。
基于用户行为反馈数据训练得到推荐模型，将模型预估结果返回用户展示，再收集用户对展示结果的行为反馈并调整推荐模型。推荐模型如何进行推荐将取决于拥有的数据类型。
推荐系统主要有哪些行业应用？
假设用户已经购买了一条围巾，可能就平台就会提供匹配的帽子供搭配。此功能通常通过基于 AI 的算法实现，如电子商务平台的“搭配造型”或“您可能还喜欢”部分。
基于 AI 的推荐引擎可以分析个人的购买行为并检测模式，有助于为他们提供更有可能符合其兴趣的内容建议。
作为一款由数百万人数字化消费的大众市场产品，银行是推荐产品的首要选择。了解客户的详细金融情况及其过去偏好，加上数千名类似用户的数据，这一点非常强大。
适用于推荐系统的软硬件方案
推荐系统模型训练对软硬件平台是一个考验，随着数据规模变得越来越大，对计算资源提出了新的要求，许多机器学习算法的基础数学运算通常是矩阵乘法。这些类型的运算具有高度并行性，可以使用 GPU 大幅加速。由于推荐系统的模型结构以浅层模型为主，计算和通信比较大，GPU 间通信速度对整体性能影响较大，因此像 NVIDIA DGX™ 系统这类高密度服务器或集群，往往有助于提高整个系统的性能。
除此之外，NVIDIA Merlin™ 作为一个开源应用程序框架和生态系统，也能够用于为推荐系统提供 GPU 加速的数据提取、模型训练和模型部署的全链路方案，并支持 GPU 加速，易于使用并具备高性能。
丽台科技作为 NVIDIA DGX 系统精英级合作伙伴以及NVIDIA 认证系统 (NVIDIA-Certified Systems™) 合作伙伴，为企业 AI 应用提供软硬件部署解决方案，从实施部署到调优运维，致力于为客户交付先进的产品和服务，提供各种 AI 应用所需的性能、可靠性和可扩展性。
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