推荐系统的算法介绍

摘要： 什么是算法推荐服务？云计算推荐的算法？推荐算法，可以做什么？小说推荐标题获得推荐量的算法是什么？什么是算法推荐服务？推荐算法是计算机专业中的一种算法，通过一些数学算法，推测出用户可...

1. 什么是算法推荐服务？
2. 云计算推荐的算法？
3. 推荐算法，可以做什么？
4. 小说推荐标题获得推荐量的算法是什么？

什么是算法推荐服务？

推荐算法是计算机专业中的一种算法，通过一些数学算法，推测出用户可能喜欢的东西，目前应用推荐算法比较好的地方主要是网络，其中淘宝做的比较好。所谓推荐算法就是利用用户的一些行为，通过一些数学算法，推测出用户可能喜欢的东西。推荐算法主要分为6种。

云计算推荐的算法？

推荐算法是计算机专业中的一种算法，通过一些数学算法，推测出用户可能喜欢的东西，目前应用推荐算法比较好的地方主要是网络，其中淘宝做的比较好。所谓推荐算法就是利用用户的一些行为，通过一些数学算法，推测出用户可能喜欢的东西。

推荐算法，可以做什么？

推荐算法开始是用来给用户进行商品推荐的，根据用户画像给用户进行产品推荐、电影推荐；现在用得较多的是用于资讯、视频、小***的推荐。比如你在刷抖音的时候你会发现，即使你没关注过这个作者但是你看过他的小***，当他有新***的时候你还是能刷到他的新***；比如qq浏览器，当你点开***观看，下面本来排好的序的***也会在你查看当前***到一定时间的时候，下方***最新一条会变化，会插入了一条跟你当前观看***相关的，那是因为从刚开始的离线推荐现在已经发展到实时推荐。

单说推荐算法，常见的是基于cb内容推荐和cf基于用户画像进行协同推荐。内容推荐即推荐内容相似度高的，协同推荐是可以根据elk收集日志然后去进行数据分析给用户进行评分，筛选出和你相似的用户将他喜欢的推荐给你这个样子。

个性化推荐算法，嗯这个目前是比较火热的一个话题，在生活中现在推荐的方方面面太多了，什么QQ等社交软件内每天都有各种产品的广告的推送，更是在朋友圈还有奔驰这样的大企品牌的广告推送呢，总的来说这个个性化推荐算法吧，可以说就是很有针对性的进行推送吧。我了解的有两种个性化推荐方法吧：

1、基于关联规则的推荐。这种推荐的话是根据用户的已经选择的项目及没有选择的之间的关联性来作的推荐，比如比较常见的就是购物篮分析了，主要就是通过大数据来分析顾客平时的购买习惯对于商品之间选择的联系来看的，最著名的就是啤酒和尿不湿的例子了。

2、基于知识推理的推荐。这种方法算是数据挖掘技术在个性化推荐系统领域最经典的应用了。它主要就是根据的某些知识的推理分析以此来作的分析而不是参照用户的喜好了，可以说和前面说的“基于关联规则的推荐”还是有较大区别的吧。这可以说算是比较高质量的个性化推荐算法了吧。

小说推荐标题获得推荐量的算法是什么？

今日头条算法推荐系统，主要依据三个维度的变量。一是内容特征，图文、***、UGC小***、问答、微头条等，每种内容有很多自己的特征，需要分别提取；二是用户特征，包括兴趣标签、职业、年龄、性别、机型等，以及很多模型刻画出的用户隐藏兴趣。三是环境特征，不同的时间不同的地点不同的场景（工作/通勤/旅游等），用户对信息的偏好有所不同。结合这三方面纬度，今日头条的推荐模型做预估，这个内容在这个场景下对这个用户是否合适。

点击率、阅读时间、点赞、评论、转发，这些都是可以量化的。

算法推荐要达到不错的效果，需要解决好这四类特征：相关性特征、环境特征、热度特征和协同特征。相关性特征，解决内容和用户的匹配。环境特征，解决基础特征和匹配。热度特征，在冷启动上很有效。协同特征，考虑相似用户的兴趣，在一定程度上解决所谓算法越推越窄的问题。

简言之，根据浏览头条用户的行为，精准投放给他们，吸引他们关注。

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推荐标题相当于起点创世推荐位，对作品至关重要！

标题写出爆款，能吸引大批人群关注作品，从而带来更好数据。

标题怎么写，需要很多技巧，题主可以多看看相关文章。本人也在学习中，希望成绩能越来越好。