作者：禅与计算机程序设计艺术
1.背景介绍
推荐系统（Recommendation System）主要是利用用户的历史行为数据、互联网的社交网络、商品的类目信息等，为用户提供个性化的商品推荐和服务，实现用户在线体验的提升。 优点：
- 提升用户黏性：通过推荐相关产品或服务，使得用户对公司或者品牌产生依赖感，从而形成忠诚度并转化为销售额。
- 降低用户流失率：推荐引擎可以帮助新老客户重新认识公司产品或服务，提高客户满意度，同时也会降低流失率。
- 促进商业变现：推荐引擎能够根据用户的购买习惯，精准推荐相关商品或服务，甚至可提前向用户推送抢购信息。
- 消除信息茧房：推荐引擎将用户信息进行整合和匹配，通过商品或服务的推荐引导，不仅能够消除用户对商品和服务的信息茧房，还能较好地满足用户需求，实现利润的最大化。
本系列教程将使用 Python 语言进行推荐系统开发实战，重点关注领域包括但不限于以下几个方面：
- 数据获取：爬虫技术和数据分析技术；
- 推荐算法：协同过滤算法、基于内容的算法、深度学习算法；
- 模型优化：参数调优、正则化、特征选择、集成学习；
- 部署与运维：模型效果评估、日志监控与故障排查、负载均衡、网站安全等；
2.核心概念与联系
2.1 用户兴趣分层
在推荐系统中，用户行为数据通常以“用户-物品”的形式存储，即每个用户都对应着一组喜欢或偏好的物品。那么如何对用户行为进行划分ÿ