前面的博客介绍过如何构建一个推荐系统，以及简要的介绍了协同过滤的实现。本篇博客，笔者将介绍协同过滤在推荐系统的应用。推荐系统是大数据和机器学习中最常见、最容易理解的应用之一。其实，在日常的生活当中，我们会频繁的遇到推荐的场景 ，比如你在电商网站购买商品、使用视频App观看视频、在手机上下载各种游戏等，这些都是使用了推荐技术来个性化你想要的内容和物品。
2.内容本篇博客将通过以下方式来介绍，通过建立协同过滤模型，利用订单数据来想用户推荐预期的物品。步骤如下：
转换和规范化数据
训练模型
评估模型性能
选择最佳模型
2.1 技术选型完成本篇博客所需要的技术使用Python和机器学习Turicreate来实现。Python所需要的依赖库如下：
pandas和numpy：用于操作数据
turicreate：用于进行模型选择与评估
sklearn：用于对数据进行封装，包括回归、降维、分类、聚类等。
2.2 加载数据本次演示的数据源，包含如下：
customer_id.csv：列出1000个客户ID作为输出推荐；
customer_data.csv：物品数据源集。
加载Python依赖库，实现代码如下：
import pandas as pd import numpy as np import time import turicreate as tc from sklearn.model_selection import train_test_split