基于大数据的游戏推荐系统，推荐逻辑挺实在的。它不是随便推一堆热门游戏，而是看你平时爱玩什么、点了什么、多久点一次，用改进版的余弦相似度算游戏之间的相似度。你玩 A，它就给你推 B、C——但不是盲推，是有数据支撑的那种。

用户行为数据从采集到存储、清洗再到挖掘，全流程都搭起来了。你要是做过日志或用户画像，应该挺熟悉这些步骤，像抓用户点击路径、活跃时段、留存等信息，都是老套路但有用。

里面用到的改进余弦相似度算法，是重点之一。简单说就是比普通算法多考虑了一些用户行为细节，让推荐更贴合用户口味，像那种“你刚玩完 RPG，下一秒就推荐另一个剧情向”的体验，嗯，还挺丝滑。

这个机制最适合接入手机游戏平台或者做游戏分发的项目。如果你刚好在做类似平台，想提升用户黏性，不妨试试这一套思路。响应快，推荐也还准，体验还不错。

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如果你正好手头有用户行为日志、也用得上推荐算法，那这套系统可以借来做个雏形，前期验证也比较方便。别忘了调一下参数，尤其是相似度那块，对推荐效果影响还挺大。