亚马逊的CEO Jeff Bezos曾经说过，他的梦想是“如果我有100万个用户，我就要为他们做100万个亚马逊网站”。智能推荐系统承载的就是这个梦想，即通过数据挖掘技术，为每一个用户实现个性化的推荐结果，让每个用户更便捷的获取信息。为了实现这个梦想，过去十余年间，无数顶尖技术专家和工程师投身于推荐算法和技术的研究与应用中，很多优秀的方法被提出，很多技术难题被攻克。在今天的互联网应用中，越来越多“聪明”的推荐系统被开发出来，并被广大用户信赖和使用。(转自《程序员》11期 作者：陈运文)
智能推荐系统充分运用了机器学习、数据挖掘、搜索引擎、自然语言处理等相关领域的技术。但推荐系统并不神秘，事实上，推荐在我们身边无处不在。对广大软件开发工程师们来说，能够投身于推荐系统的研发，是一件既有趣又充满挑战的工作。想要成功的开发一套效果良好的推荐系统，有一系列值得重视的关键点，文本对此进行了总结，具体列举如下。
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