如何理解協(xié)同過濾？基于用戶的協(xié)同過濾主要基于用戶之間的相似性（取決于用戶的歷史偏好數(shù)據(jù)）。首先計算用戶之間的相似度，然后將用戶喜歡的項目推薦給相似的用戶。也就是說，當(dāng)用戶需要個性化推薦時，可以先通過興

如何理解協(xié)同過濾？

基于用戶的協(xié)同過濾主要基于用戶之間的相似性（取決于用戶的歷史偏好數(shù)據(jù)）。首先計算用戶之間的相似度，然后將用戶喜歡的項目推薦給相似的用戶。也就是說，當(dāng)用戶需要個性化推薦時，可以先通過興趣愛好或行為習(xí)慣等找到與自己相似的其他用戶，然后推薦那些喜歡和不知道的相似用戶。

基于項目之間的相似度，基于項目的協(xié)同過濾首先計算項目之間的相似度，然后根據(jù)用戶的評分將用戶喜歡的相似項目推薦給用戶。也就是說，當(dāng)一個用戶需要個性化推薦時，比如說，因為他之前購買過《集體智能編程》一書，他會推薦《機器學(xué)習(xí)實踐》一書，因為其他很多用戶同時購買了這兩本書。

基于用戶的協(xié)同過濾需要在線（系統(tǒng)上線后）找到用戶之間的相似關(guān)系，計算復(fù)雜度肯定會高于基于文章的協(xié)同過濾。同時，我們還需要考慮推薦算法的冷啟動問題（如何在沒有大量用戶數(shù)據(jù)的情況下讓用戶滿意推薦結(jié)果）。例如，我們可以讓用戶在注冊時選擇自己感興趣的領(lǐng)域來生成粗粒度的推薦。

基于用戶的協(xié)同過濾是推薦用戶喜歡的、與他們有共同興趣的項目。因此，基于用戶的協(xié)同過濾推薦更具社會性，即推薦的項目是群組中符合用戶興趣的熱點項目，并且可以向用戶推薦新類別的項目。

基于項目的協(xié)作過濾是推薦與用戶以前喜歡的項目相似的項目?；陧椖康膮f(xié)同過濾更具個性化，因為推薦的項目一般都滿足自己的獨特興趣，所以更適合用戶個性化需求強烈的領(lǐng)域。然而，由于商品的相似性相對穩(wěn)定，很難向用戶推薦新的商品類別。

互聯(lián)網(wǎng)公司推崇「個性化算法」，會讓人們只能獲取片面的信息嗎？

精確排水是一個前沿技術(shù)問題。你說現(xiàn)在很多排水軟件都在作弊，我很同意你的說法。

精準引流需要從兩個方面看：一是平臺本身的精準引流：大數(shù)據(jù)算法、精準配送、智能推送等。交通分配平臺的技術(shù)也決定了排水的精確性。從整個頂級媒體來看，今日頭條的技術(shù)非常先進，為用戶發(fā)布信息、實現(xiàn)精準引流提供了技術(shù)支持。

第二是精確排水。自媒體的物理優(yōu)勢和內(nèi)容是準確排水的關(guān)鍵。知足為王。如果沒有好的原創(chuàng)內(nèi)容，就不能引起網(wǎng)友的興趣，就無法達到共鳴，也很難達到精準排水的效果。

因此，平臺對于準確排水很重要，但內(nèi)容是關(guān)鍵。漏了兩個或一個方面，就不能準確引流。

研究推薦算法的目的及意義是什么？

1. 從科學(xué)的角度來說，你想看到的就是你想看到的。生活，信息變得更容易。

2. 從商業(yè)角度來說，它是讓你看到你可能消費什么，什么會誘惑你消費。

購物網(wǎng)站的商品推薦算法有哪些？

這種形式可以分為推薦引擎算法，主要是基于協(xié)同過濾、基于內(nèi)容的推薦算法。

“購買過本產(chǎn)品的人中有多少人購買過其他產(chǎn)品”：基于項目的協(xié)同過濾

“有相似興趣的人購買過其他產(chǎn)品”：基于用戶的協(xié)同過濾

“相關(guān)產(chǎn)品推薦”：基于內(nèi)容的推薦

“猜猜看你買了什么像“一般混合推薦算法”。

今日頭條是怎樣做到精準算法推薦？

今天的頭條新聞使用個性化推薦來提高用戶的瀏覽時間。個性化推薦中最常用的算法是協(xié)同過濾算法，包括基于文章的協(xié)同過濾和基于用戶的協(xié)同過濾。作為一個成年人，像你這樣的人會把他們喜歡的新聞推給你，那些看過新聞a的人也會瀏覽新聞B，所以他們會向你推薦新聞B。同時，根據(jù)用戶的瀏覽軌跡和偏好，不斷更新迭代后的用戶標簽（user profile），提高推薦的準確性。在個性化推薦中，冷啟動階段很難判斷用戶的偏好，因為很難推薦出能夠吸引用戶注意力的新聞。大觀數(shù)據(jù)采用多種策略提高冷啟動用戶的推薦質(zhì)量。最重要的一點是需要在幾秒鐘內(nèi)生成用戶肖像，以快速完成冷熱轉(zhuǎn)換，保證用戶的保留率。