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数据科学中的推荐系统是什么？
数据应用学院(Data Application Lab)专注于数据科学，人工智能和大数据的职业教育, 每年向全球各地，包括硅谷和华尔街的知名企业输送数百 Data Scientists, 更有大量的 Data Analysts，Business Analysts，Machine Learning Engineers，Software Engineers 以及 Data Engineers。多年的钻研积累和专一打造了独一无二教学方法和求职经验。被多家北美英文科技媒体列为 Top 10 North American Data Bootcamp。学员遍布美国加拿大，还有来自欧洲, 澳洲和亚太等地的慕名者报名参加。
推荐系统（Recommender system）是一种信息过滤系统，用于预测用户对物品的“评分”或“偏好”。 推荐的对象包括：电影、音乐、新闻等。Amazon， Netflix， Youtube等都有自己的推荐系统。众多企业都在招聘相关领域的分析人才。大数据环境下的推荐系统是传统推荐系统的延伸，由于大数据环境比传统环境面临更加复杂的信息提供环境和数据特征，只有在充分、准确提取和预测用户在大数据环境下产生的各种数据中蕴含的用户偏好后，才能有效生成准确度更高的推荐。电商巨头亚马逊每年30%的收入来自个性化推荐；自2008 年起，推荐算法为 YouTube 每天增加了数十万小时的观看时长，每年视频点击量增幅都达到50% 。
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推荐系统经典算法和Business 应用
知名的推荐系统长什么样
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