推荐系统-用户信息数据的采集（1）

马克思说人是一切关系的总和，人是人的历史的总和，他的过去的一切造就了现在的他，他的每一个行为都会和他的家庭教育，他的人生经历有着密切的关系。
           在中国偌大的土地上，生长者各色各样的人，他们有着不同的工作，不同的收入，在不同的地方，发生者各种各样的故事，虽然人一直在不断变化，但是人在某个阶段会不自觉或不得已的按照一种生活模式生活，人的需求在某一个阶段就有一定的稳定性，我们就利用这种稳定性来预测未来。
  用最近自己历史预测未来。
  例如我们发现一个用户，总是在我们的网站浏览手机，那么下一次，我们就会向他推荐手机。
用类似的人的的历史预测未来。
如果你身边有个人，跟你差不多的家庭背景，差不多的大学，差不多的专业，那你们的人生大多数是很相似的。
扯了这么多无关的，回归正题，这篇文章谈推荐系统的数据从哪儿来。
1.显示数据
就是那5克星评分。还有购买数据，收藏物品，这些保存在数据库中，保存在数据库中。数据规整，易于处理。
2.隐式数据
客户的保存，复制，收藏网页，还有在网页的时间等，这些大多数保存在日志中，就是所谓的web使用挖掘。数据混乱，要识别用户和事务，转换为规范数据。