作者：禅与计算机程序设计艺术
1.简介
推荐系统(Recommender System)是一个建立在用户对物品的喜好和偏好上的信息过滤系统。它利用用户行为数据、兴趣偏好、个性化需求等方面进行推荐。推荐系统分为三类：基于用户的推荐系统、基于物品的推荐系统、混合型推荐系统。本文主要介绍了三种主要的推荐系统工具包——Surprise，TensorFlow-recommenders，RecBole。
Surprise: Surprise（一个基于Python的快速矩阵分解库）是一个开源推荐系统工具包，具有全面的功能和灵活性。它可以应用于协同过滤算法、矩阵分解法及其他任意的协同过滤或推荐算法中。本文将阐述Surprise的主要特性以及如何使用Surprise开发推荐系统。
Tensorflow-recommenders： Tensorflow-recommenders是一个由Google AI team开发并维护的推荐系统工具包。它提供了强大的功能和模块化设计，适用于多种类型的数据集。本文将阐述Tensorflow-recommenders的主要特性以及如何使用Tensorflow-recommenders开发推荐系统。
RecBole： RecBole是一个面向Recommendation Systems的开源大规模训练平台。它具备简单易用、灵活配置、高度模块化、高性能等特点。本文将阐述RecBole的主要特性以及如何使用RecBole开发推荐系统。
2.基本概念术语说明
2.1 推荐系统定义
推荐系统是一种基于用户的，以收集用户行为数据为基础，根据用户的偏好、兴趣、习惯等信息，向其推荐符合其意愿的内容的服务。推荐系统包括三个层次：信息收集、信息处理、信息表达。信息收集：推荐系统从各个渠道获取用户行为数据，如电影购买记录、搜索历史、