在移动互联网时代, 我们会接收到很多由推荐系统推荐过来的信息。比如在逛淘宝、京东时，你会看到“猜你喜欢”这样的推荐商品； 刷今日头条、抖音时会首选看推荐的新闻、短视频，接收来自推荐系统的信息似乎已经成了一种习惯。实际上，在构建推荐系统的过程中会用到大量的数据挖掘算法。
首先，来说下数据挖掘中的聚类分析。
推荐系统里用的最多的协同过滤算法，实际上就是数据挖掘里的聚类算法。协同过滤的原理分为两种，一种是基于用户的协同过滤，就是找到与用户A兴趣相识的用户B，然后将用户B看过的物品推荐给用户A。从数据挖掘的角度来说，这就是在对用户进行聚类，将用户行为作为用户的特征，使用聚类算法进行聚类，找到属于同一类的用户A和B，这样就能将B用户看过的物品推荐给用户A。
另外一种是基于物品的协同过滤，就是计算物品之间的相识性。如果用户看过物品A，那么就将和物品A最相似的几个物品B、C等推荐给用户。从聚类的角度来说，本质还是一样的，用物品的特征数据进行聚类，找到同类的物品A、B、C等，就可以向看过物品A的用户推荐B、C等。所以说，完全可以从聚类分析角度来理解协同过滤。
聚类模型
其次，分类算法在推荐系统中的应用也很多。
从根本上来说说，推荐系统就是在预测一个物品用户会不会感兴趣。感兴趣或者不感兴趣，这实际上就是一个二分类问题。推荐系统使用的预测模型，就是数据挖掘中的分类模型。当然，推荐系统不会对用户把每一个物品都预测，首先会根据用户标签和内容标签，找回一个数量较小的内容集合，然后再使用预测模型进行预测。实际上再构建用户标签和内容标签时，也会用到分类或者聚类，对用户和内容的数量都是非常大的，不可能人工完成打标签的工作，都是形成分类模型或者聚类模型，实现自动打标签。
分类模型（决策树）
最后说一下回归分析。
在推荐系统中会借助点击率、停留时间、转发量等指标来评估内容的优劣，提取内容的特征，分析内容和这些评估指标之间的关系，就可以得到对内容评分的回归模型，这样就可以过滤掉评分较差的内容，提高推荐效率。
回归模型
可以说，推荐系统就是数据挖掘理论的有效实践。随着大家对数据挖掘理解的加深，把数据挖掘的思想带入到各个业务场景中，数据挖掘会有更加广阔的应用前景。亿信华辰数据挖掘平台豌豆DM提供涵盖分类、回归、聚类、关联规则以及时间序列等五大类、十余个小类的核心数据挖掘算法，同时支持扩展数据挖掘算法，让用户能够快速找到与业务更为贴合的数据挖掘模型。有了豌豆DM，可以深入洞察企业数据规律，充分挖掘数据潜在价值。
