算法推荐

‘壹’ 推荐算法有哪些

应该说分为两类：个性化和非个性化，“让全局优秀的内容被大家看到”应该算是非个性化，热门榜单/最多观看这类方法可以简单解决这个问题;不同的人对于“好”的理解不一样，换句话说也就是偏好不同，所以新加入的好内容我认为是个性化问题。

个性化的两个主要思想八个字概括之：物以类聚、人以群分。主要的方法及变种应该有很多，像协同过滤、基于内容的、基于标签的等等。

‘贰’ 推荐算法的介绍

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。

‘叁’ 推荐算法的基于知识推荐

基于知识的推荐（Knowledge-based Recommendation）在某种程度是可以看成是一种推理（Inference）技术，它不是建立在用户需要和偏好基础上推荐的。基于知识的方法因它们所用的功能知识不同而有明显区别。效用知识（Functional Knowledge）是一种关于一个项目如何满足某一特定用户的知识，因此能解释需要和推荐的关系，所以用户资料可以是任何能支持推理的知识结构，它可以是用户已经规范化的查询，也可以是一个更详细的用户需要的表示。

‘肆’ 推荐一些算法比较好的书

刘汝佳的《算法艺术与信息学竞赛》，这本书很适合搞算法竞赛的看。
《算法导论》这本书就不用多说了，经典
Udi Manber 的《Introction to Algorithms: A Creative Approach》中文名《算法引论：一种创造性方法》
当然还有很多书，上面三本我有幸看过

‘伍’ 算法 推荐算法 还有什么算fan

1、为每个物品（Item）构建一个物品的属性资料（ItemProfile）2、为每个用户（User）构建一个用户的喜好资料（UserProfile）3、计算用户喜好资料与物品属性资料的相似度，相似度高意味着用户可能喜欢这个物品，相似度低往往意味着用户不喜欢这个物品。选择一个想要推荐的用户“U”，针对用户U遍历一遍物品集合，计算出每个物品与用户U的相似度，选出相似度最高的k个物品，将他们推荐给用户U——大功告成！下面将详细介绍一下ItemProfiles和UserProfiles。

‘陆’ 算法推荐服务是什么

算法推荐服务是：在本质上，算法是“以数学方式或者计算机代码表达的意见”。其中，推荐系统服务就是一个信息过滤系统，帮助用户减少因浏览大量无效数据而造成的时间、精力浪费。

并且在早期的研究提出了通过信息检索和过滤的方式来解决这个问题。到了上世纪90年代中期，研究者开始通过预测用户对推荐的物品、内容或服务的评分，试图解决信息过载问题。推荐系统由此也作为独立研究领域出现了。

用算法推荐技术是指：应用算法推荐技术，是指利用生成合成类、个性化推送类、排序精选类、检索过滤类、调度决策类等算法技术向用户提供信息。

基于内容的推荐方法：根据项的相关信息（描述信息、标签等）、用户相关信息及用户对项的操作行为（评论、收藏、点赞、观看、浏览、点击等），来构建推荐算法模型。

是否推荐算法服务会导致信息窄化的问题：

推荐技术并不是单纯地“投其所好”。在一些专家看来，在推荐已知的用户感兴趣内容基础上，如果能深入激发、满足用户的潜在需求，那么算法就能更好地满足人对信息的多维度诉求。

在外界的印象里，个性化推荐就像漏斗一样，会将推荐内容与用户相匹配，倾向于向用户推荐高度符合其偏好的内容，致使推荐的内容越来越窄化。

但与外界的固有认知相反，《报告》认为在行业实践中，互联网应用（特别是位于头部的大型平台）有追求算法多样性的内在动力。

在对行业内代表性应用的数据分析后，《报告》发现，阅读内容的类型数量是否够多、所阅读内容类型的分散程度是否够高，与用户是否能长期留存关联密切，呈正相关。上述两项指标对用户长期留存的作用，可以与信息的展现总量、用户的停留时长、用户阅读量等指标的影响相媲美。

‘柒’ 推荐下比较好的关于算法的书

<<算法导论>>（第二版）

经典中的经典，无需怀疑。

还有上acm.pku.e.cn，多做点ACM的题目。

‘捌’ 推荐算法有什么

推荐算法有协同过滤，FM等算法

‘玖’ 算法推荐利弊分析

横河或Fluke采用的平均算法，算的是两相的平均值，不能作为第三相的值。否则，将得到错误的结论。举例说，a、b、c三相，b接单相电的N端，a、c一起接L端。此时，应该有：Uab=Ucb；Uca=0；若采用平均法，就有Uca=Uab=Ucb。

‘拾’ 推荐算法有哪些

推荐算法大致可以分为三类：基于内容的推荐算法、协同过滤推荐算法和基于知识的推荐算法。 基于内容的推荐算法，原理是用户喜欢和自己关注过的Item在内容上类似的Item，比如你看了哈利波特I，基于内容的推荐算法发现哈利波特II-VI，与你以前观看的在内容上面（共有很多关键词）有很大关联性，就把后者推荐给你，这种方法可以避免Item的冷启动问题（冷启动：如果一个Item从没有被关注过，其他推荐算法则很少会去推荐，但是基于内容的推荐算法可以分析Item之间的关系，实现推荐），弊端在于推荐的Item可能会重复，典型的就是新闻推荐，如果你看了一则关于MH370的新闻，很可能推荐的新闻和你浏览过的，内容一致；另外一个弊端则是对于一些多媒体的推荐（比如音乐、电影、图片等)由于很难提内容特征，则很难进行推荐，一种解决方式则是人工给这些Item打标签。 协同过滤算法，原理是用户喜欢那些具有相似兴趣的用户喜欢过的商品，比如你的朋友喜欢电影哈利波特I，那么就会推荐给你，这是最简单的基于用户的协同过滤算法（user-based collaboratIve filtering），还有一种是基于Item的协同过滤算法（item-based collaborative filtering），这两种方法都是将用户的所有数据读入到内存中进行运算的，因此成为Memory-based Collaborative Filtering，另一种则是Model-based collaborative filtering，包括Aspect Model，pLSA，LDA，聚类，SVD，Matrix Factorization等，这种方法训练过程比较长，但是训练完成后，推荐过程比较快。 最后一种方法是基于知识的推荐算法，也有人将这种方法归为基于内容的推荐，这种方法比较典型的是构建领域本体，或者是建立一定的规则，进行推荐。 混合推荐算法，则会融合以上方法，以加权或者串联、并联等方式尽心融合。 当然，推荐系统还包括很多方法，其实机器学习或者数据挖掘里面的方法，很多都可以应用在推荐系统中，比如说LR、GBDT、RF（这三种方法在一些电商推荐里面经常用到），社交网络里面的图结构等，都可以说是推荐方法。