如何理解協(xié)同過(guò)濾？基于用戶的協(xié)同過(guò)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(jì)算用戶之間的相似度，然后將用戶喜歡的項(xiàng)目推薦給相似的用戶。也就是說(shuō)，當(dāng)用戶需要個(gè)性化推薦時(shí)，可以先通過(guò)興

如何理解協(xié)同過(guò)濾？

基于用戶的協(xié)同過(guò)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(jì)算用戶之間的相似度，然后將用戶喜歡的項(xiàng)目推薦給相似的用戶。也就是說(shuō)，當(dāng)用戶需要個(gè)性化推薦時(shí)，可以先通過(guò)興趣愛(ài)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(xiàng)目之間的相似度，基于項(xiàng)目的協(xié)同過(guò)濾首先計(jì)算項(xiàng)目之間的相似度，然后根據(jù)用戶的評(píng)分將用戶喜歡的相似項(xiàng)目推薦給用戶。也就是說(shuō)，當(dāng)一個(gè)用戶需要個(gè)性化推薦時(shí)，比如說(shuō)，因?yàn)樗百?gòu)買過(guò)《集體智能編程》一書(shū)，他會(huì)推薦《機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)踐》一書(shū)，因?yàn)槠渌芏嘤脩敉瑫r(shí)購(gòu)買了這兩本書(shū)。

基于用戶的協(xié)同過(guò)濾需要在線（系統(tǒng)上線后）找到用戶之間的相似關(guān)系，計(jì)算復(fù)雜度肯定會(huì)高于基于文章的協(xié)同過(guò)濾。同時(shí)，我們還需要考慮推薦算法的冷啟動(dòng)問(wèn)題（如何在沒(méi)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(cè)時(shí)選擇自己感興趣的領(lǐng)域來(lái)生成粗粒度的推薦。

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

基于項(xiàng)目的協(xié)作過(guò)濾是推薦與用戶以前喜歡的項(xiàng)目相似的項(xiàng)目。基于項(xiàng)目的協(xié)同過(guò)濾更具個(gè)性化，因?yàn)橥扑]的項(xiàng)目一般都滿足自己的獨(dú)特興趣，所以更適合用戶個(gè)性化需求強(qiáng)烈的領(lǐng)域。然而，由于商品的相似性相對(duì)穩(wěn)定，很難向用戶推薦新的商品類別。如果我們像大海一樣進(jìn)入震撼人心的聲音深處，可以說(shuō)一筆巨資就能帶來(lái)整個(gè)品牌的火爆，它就成為了品牌的營(yíng)銷品牌，而15年代短視頻的贏家就是其系統(tǒng)不斷輸出tiktok的強(qiáng)大能力。

然后我們必須了解算法背后的邏輯：流量池、覆蓋推薦、熱權(quán)重和用戶心理追求?？吹较旅娴膱D片后，您就可以理解搖動(dòng)tiktok的一般算法了。

抖音的推薦算法是怎樣的？

1. 從科學(xué)的角度來(lái)說(shuō)，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(lái)說(shuō)，它是讓你看到你可能消費(fèi)什么，什么會(huì)誘惑你消費(fèi)。

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

今天的頭條新聞使用個(gè)性化推薦來(lái)提高用戶的瀏覽時(shí)間。個(gè)性化推薦中最常用的算法是協(xié)同過(guò)濾算法，包括基于文章的協(xié)同過(guò)濾和基于用戶的協(xié)同過(guò)濾。作為一個(gè)成年人，像你這樣的人會(huì)把他們喜歡的新聞推給你，那些看過(guò)新聞a的人也會(huì)瀏覽新聞B，所以他們會(huì)向你推薦新聞B。同時(shí)，根據(jù)用戶的瀏覽軌跡和偏好，不斷更新迭代后的用戶標(biāo)簽（user profile），提高推薦的準(zhǔn)確性。在個(gè)性化推薦中，冷啟動(dòng)階段很難判斷用戶的偏好，因?yàn)楹茈y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(dòng)用戶的推薦質(zhì)量。最重要的一點(diǎn)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。