人工智能的三大领域及其工业应用
人工智能是一门新兴的技术学科，研究和开发用于模拟人类智能的扩展和扩展的理论，方法，技术和应用系统。人工智能研究的目标是让机器执行一些复杂的任务，这些任务需要聪明的人来完成。也就是说，我们希望机器可以代替我们来解决一些复杂的任务，不仅仅是重复的机械活动，而是一些需要人类智慧才能参与的任务。
在本文中，我将解释人工智能技术的三个主要方向，即语音识别，计算机视觉和自然语言处理。
[[328302]]语音识别
语音识别使计算机能够进行聆听，包括我们可以在日常生活中使用的iPhone上的Siri;在Google语音输入中，您可以说出一个句子，然后变成文字;与Google地图通话即可说出我要去的地方，它可以自动为您生成导航。这些是语音识别的一些应用。语音识别可以分为三个方面：
语音合成，包括在线和离线语音合成;语音识别，包括语音听写和其他方面;语义理解是使用神经网络提取语音的含义，包括语音评估和我们一些常用机器翻译的某些功能。计算机视觉
计算机视觉使计算机看到。我们希望计算机可以代替人眼的某些功能。例如，有一种非常有用的文档分析技术，称为OCR。我们可以让计算机扫描文档并阅读。例如，我们可以获得发票，以便计算机可以立即对其进行扫描，然后从发票中提取有关金额，税率和我们关心的其他信息。在智能医疗诊断领域中有一些关于计算机视觉的研究。尽管它尚未在市场上出售，但我相信将来会有广泛的应用场景。同时，在军事领域，无人驾驶飞机正在取代人类观察和测量导弹的轨迹。
计算机视觉的流行方向是：
对象识别和检测。计算机可以快速检测出我们通常从照片中看到的内容。例如，如果我们拍出一个旅游区的风景照片，我们可以立即识别出上面的植物，人，动物或车辆，计算机也可以。对象运动跟踪。我们已经在某个帧上捕获了对象的图像。在随后的视频中，我们可以不断跟踪该对象的变化和状况。这不是一件容易的事。难以准确识别物体，因为物体会不断受到阳光和光线的影响。另一个是计算机查看图片和说话的功能。例如，给定图片，计算机可以识别图片中包含的内容，然后告诉一些预制的内容。现在，许多展厅已经使用了这项技术。它可以预制解释性单词和指导性单词。参观者仅需使用手机或其他设备即可扫描展品或展区中的某些指定位置，以听到相关的指导词。
自然语言处理
从现在开始，我们的计算机可以听我们说的话并看到我们看到的内容。但是我们想要更多。我们更喜欢与计算机交互，使用自然语言进行交流，这是自然语言处理的目的。现在，自然语言处理已用于机器翻译，信息检索和对话系统中。
计算机翻译：主要包括机器同声翻译。
信息检索：例如，当我告诉计算机我要寻找的内容时，它可以为我搜索相关的内容。智能的客户服务：我们通过语音与计算机互动，并让计算机回答我们的问题。自然语言处理不是那么简单。这是相对困难的。我们必须解决以下问题。第一个是语言上的歧义，有时可以用两种或更多种可能的含义或方式来理解一个句子。例如，"我去了银行。"银行可以是存放金钱的地方，也可以是河流的边缘。
[[328303]]另外，我们需要解决语言的鲁棒性。我们经常在日常演讲中说错别字，或者说少一些单词，或者说多于原始含义的单词，这会影响该语言的鲁棒性。另外，可能还有其他昵称可能指向同一个人。
另一个是知识依赖。我们通常使用知识图来解决知识依赖问题。假设"大鸭梨"(中文是大梨)是一种水果，也是北京一家非常有名的烤鸭店的名字。就像"七日游"一样，它可以代表时间，也可以代表酒店的名称。这些都取决于一些背景知识，我们需要使用知识库或知识图来解决此问题。
另一个是上下文。根据对话的上下文，我们可以准确地判断该说些什么。例如，"我想吃大亚里"，"大亚里"可能代表一种水果。"我们去大亚里"，然后"大亚里"代表一家餐馆。在不同的对话中，不同的表达方式表现出不同的含义。
摘要
在我们转向人工智能的工业应用之前，我们先总结一下在上一部分中学到的知识。我们学习了语音识别。计算机可以听到我们的声音并做出一些响应，例如将我们的单词翻译成文本。然后我们研究了计算机视觉，它让计算机看到了。计算机可以通过查看图像来识别图像中的某些对象，并且还可以跟踪连续图像中对象的变化。这些是计算机解决的一些热门话题。然后，最后，我们了解了自然语言处理，也就是说，计算机不仅需要听我们说的话，他们还可以理解我的话，然后他们才能给我们一些反馈。
人工智能的行业应用
民安
首先，让我们告诉您有关民事安全领域的信息。随着智能家居的普及，人工智能逐渐在民安领域中发挥了作用。例如，家用安全摄像机可以从视频中学习并通过日常拍摄来识别属于我们家庭的摄像机。当我们的家庭进入视频监控范围时，它不会触发警报。但是，当外人非法进入时，它将立即向我们发出警报，例如向我们发送短信或发出响亮的警报声。这些是智能安全摄像机的一些简单应用。
[[328304]]运输
在交通领域，我们可以通过人工智能分析交通视频，并利用数据做出决策。我们可以分析当前道路是否拥堵以及情况如何，然后使用人工智能自动做出决策。例如，让AI调整交通信号中的时间以指挥交通，或者实施大规模的交通联动调度以提高整个城市的运营效率。
[[328305]]公安
在公共安全领域，人工智能还具有使用图像识别和面部识别的特别明显的应用。例如，我们在大量视频信息中发现了嫌疑人的线索;或给定特定特征，人工智能从与视频特征匹配的人员或物品中提取信息，这是快速而准确的。
自动驾驶
人工智能在自动驾驶领域也有许多应用。自动驾驶实际上需要很多技术，包括对环境的感知。我们通过一系列设备(例如相关的摄像机，激光测距仪，微传感器，车辆雷达等)感知周围环境，然后通过人工智能将这些信息整合在一起，以确定周围环境的状况。在基于环境感知的结果收集了行为决策所需的所有信息之后，有必要使用人工智能来决定汽车接下来应该做什么，是应用制动器还是加速器。最后一个是动作控制模块。AI做出决定后，必须将该决定传递给运动控制模块以控制汽车，例如实际踩下制动器或实际踩下油门踏板。
智能机器人
智能机器人在服务行业，教育行业和医疗行业中具有巨大的应用潜力。例如，许多银行现在都具有自动问答机器人，该机器人可以引导来银行的人进行业务，排队排队或只是介绍一些业务，这提高了银行的效率，并且为方便客户，大多数人去银行开展业务。
人工智能在电信行业中的应用
[[328306]]
在网络领域，网络自助服务机器人，智能VoLTE语音质量测量，智能家庭宽带安装已实现了人工智能技术的大规模应用。在安全领域，反欺诈系统已经能够拦截骗局电话在中国，每月的拦截量超过1400万次。在管理领域，合同和账单的审计点也已实施。智能机器取代了人工审核，每年可以节省数亿美元的成本。在客户服务领域，智能客户服务问答机器人目前每月可以回答超过2.1亿次。在垂直行业中，电信公司正积极在各个行业中部署AI应用程序，包括智能教育，智能医疗，智能交通，智能工业，智能农业等方面。
摘要
最后，我们总结了这一部分的学习内容。在这一部分中，我们已经学习并了解了民用安全领域的人工智能安全摄像机。通过视频识别，交通领域的人工智能可以通过机器学习为我们的交通决策提供基础，甚至可以自动做出决策。在公共安全领域，图像识别可以为检测公共安全案件和嫌疑人的位置提供快速的基础。
自动驾驶汽车不仅使用人工智能技术使汽车能够感知周围环境，而且还可以让汽车做出下一步的决定，并操纵汽车以达到自动驾驶的目的。智能机器人在我们的生活中也很常见。他们通常扮演客户服务的角色来帮助我们。最后，我们简要介绍了人工智能在电信行业中的应用和发展，主要介绍了移动公司和人工智能客户服务机器人所使用的人工智能网络平台。
人工智能技术应用的领域主要有哪些
随着智能家电、穿戴设备、智能机器人等产物的出现和普及，人工智能技术已经进入到生活的各个领域，引发越来越多的关注。那么，人工智能目前都应用在哪些领域，运用了怎样的技术原理呢？
什么是人工智能？人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学，是认知、决策、反馈的过程。曾经有很多人戏称，人工智能就像一列火车，你苦苦期盼，它终于来了，然后它呼啸而过，把你抛在身后。虽然这是一种笑谈，但也反应了人工智能技术发展的迅速和无法想象的快，可能一个不小心，你就被远远甩在身后。
##人工智能技术的细分领域有哪些？人工智能技术应用的细分领域：深度学习、计算机视觉、智能机器人、虚拟个人助理、自然语言处理—语音识别、自然语言处理—通用、实时语音翻译、情境感知计算、手势控制、视觉内容自动识别、推荐引擎等。
1、深度学习深度学习作为人工智能领域的一个应用分支，不管是从市面上公司的数量还是投资人投资喜好的角度来说，都是一重要应用领域。说到深度学习，大家第一个想到的肯定是AlphaGo，通过一次又一次的学习、更新算法，最终在人机大战中打败围棋大师李世石。百度的机器人“小度”多次参加最强大脑的“人机大战”，并取得胜利，亦是深度学习的结果。
深度学习的技术原理：
1.构建一个网络并且随机初始化所有连接的权重；2.将大量的数据情况输出到这个网络中；3.网络处理这些动作并且进行学习；4.如果这个动作符合指定的动作，将会增强权重，如果不符合，将会降低权重；5.系统通过如上过程调整权重；6.在成千上万次的学习之后，超过人类的表现；
2、计算机视觉计算机视觉是指计算机从图像中识别出物体、场景和活动的能力。计算机视觉有着广泛的细分应用，其中包括，医疗成像分析被用来提高疾病的预测、诊断和治疗；人脸识别被支付宝或者网上一些自助服务用来自动识别照片里的人物。同时在安防及监控领域，也有很多的应用……
计算机视觉的技术原理：
计算机视觉技术运用由图像处理操作及其他技术所组成的序列来将图像分析任务分解为便于管理的小块任务。比如，一些技术能够从图像中检测到物体的边缘及纹理。分类技术可被用作确定识别到的特征是否能够代表系统已知的一类物体。
3、语音识别语音识别技术最通俗易懂的讲法就是语音转化为文字，并对其进行识别认知和处理。语音识别的主要应用包括医疗听写、语音书写、电脑系统声控、电话客服等。
语音识别技术原理：
1、对声音进行处理，使用移动窗函数对声音进行分帧；2、声音被分帧后，变为很多波形，需要将波形做声学体征提取，变为状态；3、特征提起之后，声音就变成了一个N行、N列的矩阵。然后通过音素组合成单词；
4、虚拟个人助理说到虚拟个人助理，可能大家脑子里还没有具体的概念。但是说到Siri，你肯定就能立马明白什么是虚拟个人助理。除了Siri之外，Windows10的Cortana也是典型代表。
虚拟个人助理技术原理：（以Siri为例）
1、用户对着Siri说话后，语音将立即被编码，并转换成一个压缩数字文件，该文件包含了用户语音的相关信息；2、由于用户手机处于开机状态，语音信号将被转入用户所使用移动运营商的基站当中，然后再通过一系列固定电线发送至用户的互联网服务供应商(ISP)，该ISP拥有云计算服务器；3、该服务器中的内置系列模块，将通过技术手段来识别用户刚才说过的内容。总而言之，Siri等虚拟助理软件的工作原理就是“本地语音识别+云计算服务”。
5、语言处理自然语言处理（NLP），像计算机视觉技术一样，将各种有助于实现目标的多种技术进行了融合，实现人机间自然语言通信。
语言处理技术原理：
1、汉字编码词法分析；2、句法分析；3、语义分析；4、文本生成；5、语音识别；
6、智能机器人智能机器人在生活中随处可见，扫地机器人、陪伴机器人……这些机器人不管是跟人语音聊天，还是自主定位导航行走、安防监控等，都离不开人工智能技术的支持。
智能机器人技术原理：
人工智能技术把机器视觉、自动规划等认知技术、各种传感器整合到机器人身上，使得机器人拥有判断、决策的能力，能在各种不同的环境中处理不同的任务。
智能穿戴设备、智能家电、智能出行或者无人机设备其实都是类似的原理。7、引擎推荐不知道大家现在上网有没有这样的体验，那就是网站会根据你之前浏览过的页面、搜索过的关键字推送给你一些相关的网站内容。这其实就是引擎推荐技术的一种表现。
Google为什么会做免费搜索引擎，目的就是为了搜集大量的自然搜索数据，丰富他的大数据数据库，为后面的人工智能数据库做准备。
引擎推荐技术原理：
推荐引擎是基于用户的行为、属性（用户浏览网站产生的数据），通过算法分析和处理，主动发现用户当前或潜在需求，并主动推送信息给用户的信息网络。快速推荐给用户信息，提高浏览效率和转化率。
关于人工智能的展望除了上面的应用之外，人工智能技术肯定会朝着越来越多的分支领域发展。医疗、教育、金融、衣食住行等等涉及人类生活的各个方面都会有所渗透。
当然，人工智能的迅速发展必然会带来一些问题。比如有人鼓吹人工智能万能、也有人说人工智能会对人类造成威胁，或者受市场利益和趋势的驱动，涌现大量跟人工智能沾边的公司，但却没有实际应用场景，过分吹嘘概念。
转自：http://www.arduino.cn/thread-45848-1-1.html
人工智能的应用实例介绍，人工智能有哪些应用领域
人工智能是一门贯穿性的综合学科，主要包含计算机、控制论、信息论、神经生理学、语言学，人工智能是从计算机应用系统角度出发，研究如何制造出人造的智能机器或智能系统，来模拟人类类智能活动的能，来延伸人类智能科学
人工智能的应用实例：指纹识别、人脸识别、视网膜识别、虹膜识别、专家系统、智能搜索和博弈等
目前人工智能应用领域比较多，具体如下：
机器人领域：人工智能机器人，如RET聊天机器人，它能理解人的语言，用人类语言进行对话，并能够用特定传感器采集分析出现的情况调整自己的动作来达到特定目的
语言识别领域：该领域其实与机器人领域有交叉，设计的应用是把语言和声音转换成可处理的信息，如语音开锁、语音邮件以及未来的计算机输入等方面
图像识别领域：利用计算机进行图像处理、分析和理解，以识别各种不同模式的目标和对象的技术；例如人脸识别，汽车牌号识别等。
专家系统：具有专门知识和经验的计算机智能程序系统，后台采用的数据库相当于人脑，具有丰富的知识储备，采用数据库中的知识数据和知识推理技术来模拟专家解决复杂问题人工智能、大数据、云计算和物联网的未来发展值得重视，均为前沿产业，多智时代专注于人工智能和大数据的入门和科谱，在此为你推荐几篇优质好文：1.人工智能时代，AI人才都有哪些特征？http://www.duozhishidai.com/article-1792-1.html2.大数据携手人工智能，高校人才培养面临新挑战http://www.duozhishidai.com/article-7555-1.html3.人工智能，机器学习和深度学习之间，主要有什么差异http://www.duozhishidai.com/article-15858-1.html
多智时代-人工智能和大数据学习入门网站|人工智能、大数据、物联网、云计算的学习交流网站
人工智能的主要算法与应用
MongoDB用户管理操作隔壁de老樊:文章不错，nice
scrapy爬虫爬取完整小说shiyi123_:为什么我的只能爬取第一章的调试发现不能自动点击下一章循环求大佬分析
代理服务器搭建wuyuer1027:新的云都有限制了不行了，6核以上才能绑定3个公网10个要tmd48核
代理服务器搭建为谁攀登:我能用啊，你自己水平不行怪谁？？？
scrapy爬虫爬取完整小说Rookie23:如果我从第一页开始爬取，那么下一章的标签不是a[3]
什么是推荐系统应用场景有哪些
什么是推荐系统？01什么是推荐系统02推荐系统应用场景03推荐系统的分类1.基于内容的推荐2.基于协同过滤的推荐基于用户的协同过滤基于项目的协同过滤基于模型的协同过滤3.混合推荐方法推荐结果混合推荐算法的混合04搜索与推荐的区别1.按照用户意图是否明确，我们可以将两者进行区分2.两者个性化区别3.评价标准不同4.马太效应和长尾理论作者：大数据DT来源：大数据DT
导读：什么是推荐系统？跟搜索引擎有哪些区别？
用户在意图明确的情况下，能够通过关键词进行搜索。那么，当用户不了解自己真正想要什么的时候，系统该如何给出用户可能想要的结果，满足用户的需求呢？推荐系统能够解决这类问题。
比如用户在找喜欢的音乐，但又没有具体的歌名或者歌手时，很难在短时间内找到真正合适的音乐，这时候就需要分析用户历史行为，进而找出用户可能感兴趣的音乐推荐给用户，这就是推荐系统所需要完成的事情。
01什么是推荐系统推荐系统是能找出用户和物品之间联系的信息过滤系统。推荐系统主要有两个显著的特征。
主动性：从用户角度考虑，前文提到的搜索引擎都是为了解决信息过载问题而存在的，需要用户提供明确的需求。
当用户无法准确描述自己的需求时，搜索引擎就不能够为用户提供精确的服务了。而推荐系统不需要用户提供明确的需求，能够自主地通过分析用户和物品之间的关联数据进行建模，为用户提供可能感兴趣的信息。个性化：推荐系统能够挖掘冷门信息推荐给用户。热门物品通常能够代表大多数人的喜好，冷门物品往往只能代表少数人的个性化需求，但冷门物品所带来的收益可能超过热门物品，所以挖掘长尾冷门信息是推荐系统的方向。
总之，推荐系统推荐的物品通常来说不是对用户有帮助的，就是用户自己感兴趣的。
02推荐系统应用场景与搜索系统不同的是，推荐系统主要利用用户的行为数据，分析用户的行为日志，从而提供不同的推荐页面，提高用户的满意度以及网站的点击率和转化率。
常见的推荐系统的推荐形式主要有三种：个性化推荐、相关推荐、热门推荐。
个性化推荐：经常以“猜你喜欢”“发现”等形式在首页出现；
相关推荐：经常以“相关推荐”“看了又看”等形式放在内容详情页；
热门推荐：按照各类数据的统计结果进行推荐。
推荐系统的常见应用场景包括：电子商务、个性化广告、音乐和电影、求职等。
电商领域的推荐系统有很广泛的应用场景。推荐系统可以帮助很多用户在淘宝、天猫上完成消费。相关的推荐功能非常多。以“淘宝”为例，其主要推荐功能有：相关商品、店铺推荐、买了还买、看了还看、猜你喜欢等。
淘宝首页“猜你喜欢”的产品、商品详情页中“看了又看”的产品、订单详情页“你可能还喜欢”展示如图2-3所示。▲图2-3
淘宝的推荐算法中有基于内容推荐的成分，如推荐系统需要给用户和商品打标签，通过算法匹配推荐商品给用户；还有基于协同思想的方法，根据某顾客以往的购买行为或者通过具有相似购买行为的客群的购买行为给顾客推荐可能喜欢的商品。
在海量音乐中，如何找出我们自己喜欢的音乐呢？
推荐系统在这其中扮演着重要的角色。以网易云音乐为例，网易云音乐的主要推荐场景有：每日推荐、歌单推荐、电台推荐等。
“私人FM”和“每日歌曲推荐”是综合了用户听歌记录、收藏的歌曲、歌单、歌手、收看的MV以及本地歌曲等多种因素，再经过多重计算之后给出的相关推荐结果。
网易云音乐还设置了“每日推荐”条目，以便收集用户的每日行为数据，不断地完善和丰富用户画像。“歌单”和“电台”的推荐功能也是一致的，主要收集用户的偏好和行为数据。
同时，网易云音乐的推荐应用中设置了用户自己打标签的功能，即当系统推荐不准确时，用户可以自行标记。
03推荐系统的分类推荐系统具有不同的分类方法。常见的分类方法有：按照推荐结果因人而异分类、按照推荐方法分类、按照推荐模型构建方式分类。因为推荐算法是整个推荐系统中最核心部分，所以推荐系统还可以依据推荐算法分类。基于此，推荐系统可以分为基于内容的推荐、基于协同过滤的推荐以及混合推荐方法。
1.基于内容的推荐基于内容的推荐策略始于信息检索领域，是搜索领域的重要研究方向。
这种方法利用用户已经选择的对象，从候选集中找出与用户已选对象相似的对象作为推荐结果。
这一推荐策略是首先提取推荐对象的内容特征，并和用户模型中的用户兴趣匹配。匹配度较高的对象就可以作为推荐结果推荐给用户。
计算推荐对象的内容特征和用户模型中兴趣特征两者之间的相似性是内容推荐策略中的关键步骤。一般采用的最简单的方法为计算两个向量的夹角余弦值。
基于内容的推荐策略的主要部分就是用户特征的描述以及推荐对象内容特征的提取。
目前，文本信息的特征提取方法已经趋于成熟，但多媒体信息的特征提取技术还需要进一步探索。
图2-6是基于内容的推荐，用户A喜欢具有A、B特征的商品A，而商品C也是A、B类型的，商品C和商品A相似，于是商品C被推荐给用户A。基于内容的推荐策略
优点有：
简单有效，推荐结果较为直观，可解释性强；
没有新推荐对象的冷启动问题；
简单的分类方法就能够支持该策略。
缺点有：
受推荐对象特征提取能力的限制，对图像、视频、声音等多媒体资源的特征提取以及文本资源的提取不够全面；
很难推出新颖的推荐结果，惊喜度指标较低，难以发现用户新的兴趣点；
存在新用户的冷启动问题，因为很难发现新用户的兴趣爱好，无法和推荐对象的内容特征进行匹配。
2.基于协同过滤的推荐目前，基于协同过滤的推荐是推荐系统中应用最广泛、最有效的推荐策略。它于20世纪90年代出现，促进了推荐系统的发展。协同过滤的基本思想是聚类。
比如，如果周围很多朋友选择了某种商品，那么自己大概率也会选择该商品；或者用户选择了某种商品，当看到类似商品且其他人对该商品评价很高时，则购买这个商品的概率就会很高。
协同过滤又分为三种：基于用户的协同过滤、基于项目的协同过滤、基于模型的协同过滤。
基于用户的协同过滤1）基于用户的协同过滤的基本思想是首先找到与目标用户兴趣相似的用户集合，然后找到这个集合中用户喜欢并且没有听说过的物品推荐给目标用户。
图2-7是基于用户的协同过滤的实现逻辑。
用户A喜欢商品A和商品C，用户C喜欢商品A、商品C和商品D，用户A和用户C具有相似的兴趣爱好，因此把商品D推荐给用户A。
▲图2-7基于用户的协同过滤
基于项目的协同过滤2）基于项目的协同过滤的基本思想是基于所有用户对推荐对象的评价的推荐策略。
如果大部分用户对一些推荐对象的评分较为相似，那么当前用户对这些推荐对象的评价也相似。然后，将相似推荐对象中用户未进行评价的商品推荐给用户。
总之，基于项目的协同过滤就是根据用户对推荐对象的评价，发现对象间的相似度，根据用户的历史偏好将类似的商品推荐给该用户。
图2-8是基于项目的协同过滤的实现逻辑。
用户A喜欢商品A和商品C，用户B喜欢商品A、商品B和商品C，用户C喜欢商品A，通过这些用户的喜好可以判定商品A和商品C相似，喜欢商品A的用户同时也喜欢商品C，因此给喜欢商品A的用户C也推荐了商品C。▲图2-8基于项目的协同过滤
基于模型的协同过滤3）基于模型的协同过滤的基本思想是基于样本用户的喜好信息训练一个推荐模型，然后根据实时的用户喜好信息进行推荐。
其和上述两种协同推荐的不同点在于先对已有数据应用统计和机器学习的方法得到模型，再进行预测。常用的方法有机器学习方法、统计模型、贝叶斯模型和线性回归模型等。
基于协同过滤推荐
优点有：
可以使用在复杂的非结构化对象上；
能够发现用户新的兴趣爱好，给用户带来惊喜；
以用户为中心的自动推荐，随着用户数量的增加，用户体验也会越来越好。
缺点有：
存在冷启动问题，即在没有大量用户数据的情况下，用户可能不满意获得的推荐结果；
存在稀疏性问题，即用户大量增长的同时，评价差异性会越来越大，推荐对象也越来越多，导致大量的
荐对象没有经过用户评价，部分用户无法获得推荐结果，部分推荐对象无法被推荐。
3.混合推荐方法各种推荐方法都会存在优缺点。在实际应用中，我们可以采用推荐策略的组合方式，即混合推荐方法。
目前，使用最多的混合推荐方法就是把基于内容的推荐和协同过滤推荐组合。根据应用场景的不同，组合的方式也不尽相同，主要有两种混合方式。
推荐结果混合将多种推荐方法产生的结果通过某种方式进行混合计算而产生最终的推荐结果。
如何从多个推荐结果中选出推给用户的最终结果成为混合推荐的关键。
常见的机制是投票机制，即使用一定的标准对多个结果进行判断，选择其中之一。
推荐算法的混合以某一种推荐策略作为框架，混合另外的推荐策略，如基于协同过滤推荐的框架混合基于内容的推荐策略。
04搜索与推荐的区别搜索和推荐都是用户解决信息过载的有效手段，能够帮助用户快速准确地定位到想要的信息。
互联网上搜索和推荐这两种方式大量并存，它们之间到底有怎样的区别呢？
1.按照用户意图是否明确，我们可以将两者进行区分搜索引擎是一种用户意图明确的信息检索方式，用户能够提供查询关键词，指引搜索引擎查询相关内容。
这个过程是用户主动发起的。反之，当用户意图不够明确时，推荐系统就能够满足用户此时的需求。
比如音乐播放器根据用户的喜好和历史行为给出用户推荐列表，电商平台根据购买、浏览等记录给出用户可能喜欢的商品列表，这些都是用户在意图不明确的时候被动接受的内容。也正是因为推荐系统不需要明确的搜索内容，所以能够满足用户难以用文字表述的需求。
2.两者个性化区别当用户在输入想要检索的内容时，搜索引擎展示的结果基本固定，个性化程度较低。
推荐系统的个性化程度较高，因为推荐并没有一个标准的答案。
推荐系统可以根据每位用户的历史观看行为、评分记录等生成一个当下对用户最有价值的结果，这也是推荐系统独特的魅力。
3.评价标准不同搜索质量的重要评价标准是能否帮用户快速找到准确的结果，因此搜索引擎的排序算法需要尽量把最好的结果放到前面。总而言之，“好”的搜索算法需要让用户获取信息的效率更高，停留时间更短。
搜索引擎常用的评价指标有：归一化折损累计增益（nDCG）、精准度–召回率（Precision-Recall）等。
而推荐系统则希望用户被所推荐的内容吸引，停留更长的时间，有更多的持续性动作。对用户兴趣挖掘的越深，推荐的成功率也就越高。
推荐系统的评价面要更加宽泛，推荐结果的数量也更多，出现的位置、场景也更加复杂。
对于TopN推荐，MAP或CTR是普遍的评价方法；对于评分预测问题，RMSE或MAE是常见量化方法。
4.马太效应和长尾理论由于用户使用搜索引擎是为了快速找到结果，因此绝大部分用户的点击集中在排列较靠前的结果上，而排列靠后的结果以及翻页后的内容很少被关注。这就是著名的马太效应，即热门物品受到更多的关注，冷门物品则越被遗忘的现象。
长尾理论是指冷门物品的种类远远高于热门物品的种类。在电商领域，如果这些长尾物品被充分挖掘，其带来的价值可能会超过热门物品所带来的价值。
推荐系统能够发现被“遗忘”的非热门的物品，将长尾资源盘活和利用，引起用户的注意，挖掘用户的兴趣，提供给用户更多的选择。而且，依赖热门内容可能会导致潜在客户的流失。