算法（任务）：函数y = kx + b，其中k和b未知
数据：没有“好的数据”，一切算法都是扯犊子
模型：函数中k和b值已经确定，需要使用数据（x,y)求出k和b，当给x时，计算出y
算法+数据=模型

ALS：交替最小二乘法，属于协同过滤算法中一种
通过观察所有用户给产品的评价来判断每个用户的喜好，并向用户推荐适合的产品，也可以把某一个商品推进给多个用户。

• 算法【数据】：用户User对产品Product评价rating
  将数据带入ALS算法以后，训练模型，使用模型Model进行推荐预测
• 模型【功能】：
  • 功能1：预测用户对某个产品的喜好，比如张三用户对某个电影喜好，以评分形式表示
  • 功能2：给某个用户推荐可能最喜欢的N部电影(TopKey)
  • 功能3：为某部电影推荐可能最喜欢用户（TopKey）

推荐算法分类：总的来说分为四大类

• 1、关联规则推荐：购物篮分析，算法原理非常简单，不涉及到任何矩阵、导数等等
  • 啤酒和尿布故事
  • 效果比较好
• 2、内容推推荐：
  • 比较内容相似度，进行推荐
  • 在网站没有多少客户的时候，可以使用此算法
• 3、标签推荐
  • 按照用户标签进行推荐
• 4、协同过滤推荐：CF 推荐
  • 基于用户协同过滤推荐（User-based）：CF-U
  • 基于物品协同过滤推荐（Item-based）：CF-I