产生背景
随着过去十多年企业信息化的高速发展，各垂直行业积累了大量业务数据及用户行为数据。我们正处在一个从IT到DT的转型期，数据的背后蕴藏着大量的信息，因此挖掘这些数据背后的信息，企业可以从中发现更多有价值的商业信息。尽管如此企业面对如此繁多复杂的海量数据，仍然存在着严重的**信息过载**问题。推荐系统的产生解决了这个问题，可以说推荐系统是机器学习在企业中的典型应用场景的落地实现。例如，电商行业针对人群画像进行精准营销方案，广告行业的点击率模型预估，传统企业的数字化运营，以及金融行业风险评估等。
知识图谱
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总结
推荐系统作为互联网公司的标配系统，是机器学习在企业海量数据场景中落地的主要应用。本文以思维导图形式，总结了推荐系统的主要思想、分类和实现手段。
