推荐算法

推荐算法大致可以分为以下几类:

1. 基于流行度的算法

2. 协同过滤算法

3. 基于内容的算法

4. 基于模型的算法

5. 混合算法

每个算法的存在都是以产品功能、形态导向(比如新闻、电商、金融产品在推荐中主体、时效、风险等因素均差异很大,需要使用不同算法),并且以某个算法为主导,并辅之以其他算法(解决主算法的不足或优化主算法),如冷启动、商品深度、零结果率等问题。


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转载自blog.csdn.net/Ivin2017/article/details/80172709