揭秘Keras推荐系统如何建立模型，获取用户爱好！

你是否有过这样的经历？当你在亚马逊商城浏览一些书籍，或者购买过一些书籍后，你的偏好就会被系统学到，系统会基于一些假设为你推荐相关书目。为什么系统会知道，在这背后又藏着哪些秘密呢？　　　　　　　　　　推荐系统可以从百万甚至上亿的内容或商品中把有用的东西高效地显示给用户，这样可以为用户节省很多自行查询的时间，也可以提示用户可能忽略的内容或商品，使用户更有黏性，更愿意花时间待在网站上，从而使商家赚取更多的利润，即使流量本身也会使商家从广告中受益。**那么推荐系统背后的魔术是什么呢？其实任何推荐系统本质上都是在做排序。**　　你可能注意到了，排序的前提是对喜好的预测。那么喜好的数据从哪里来呢？这里 ………………………………