完成一个小型的推荐系统编写

非常感谢您的提问。针对您的问题，我可以给出一些建议。

要编写一个小型的推荐系统，需要经过以下步骤：

1. 数据收集：收集用户数据和商品数据。用户数据包括用户ID、历史购买记录、浏览记录、评分等信息；商品数据包括商品ID、类别、标签、价格等信息。可以通过爬虫获取互联网上的数据，也可以从已有的数据集中选取。

2. 数据预处理：对数据进行清洗、去重、格式化等处理。可以使用Python编程语言中的pandas等库进行数据处理。

3. 特征工程：将收集到的数据进行特征提取和特征转换，以便机器学习算法使用。特征工程包括特征提取、特征选择、特征变换等。

4. 模型选择：选择适合问题的推荐算法模型，比如协同过滤、矩阵分解、深度学习等。可以通过比较不同算法的表现来选择最合适的算法。

5. 模型训练：将收集到的数据输入到选定的算法模型中进行训练，得到推荐模型。

6. 模型评估：使用测试数据集对训练好的模型进行评估，比较推荐结果与实际结果的差异。

7. 模型优化：根据评估结果对模型进行调整和优化，以提高推荐效果。

8. 推荐应用：将训练好的模型应用到实际应用场景中，比如网站推荐、电商推荐等。

以上是编写一个小型的推荐系统的大致步骤。具体实现需要根据具体的场景和需求进行调整和优化。