推荐算法出现的原因

❶ 推荐算法会产生哪些负面影响

‍‍‍‍长期刷网页的人会有一个感觉，每天花了大量的时间看头条新闻，结果偶尔打开电视，发现错过了很多重要有意义的新闻，说明算法推荐方式本身有缺陷，它并没有足够全面的掌控用户喜好，结果就是大家获取到的信息是片面的。‍‍‍‍

❷ “千人千面”是什么产生了什么影响

“千人千面”是淘宝在2013年提出的新的排名算法，是排名算法的一个外号统称，在程序猿口中叫做“推荐算法”。

这个玩意的出现，导致淘宝商家思维一篇混乱，因为排名变动非常大，而且每台电脑上的排名显示规则都不同，登陆账号和不登陆账号，清空缓存和不清空缓存，差别巨大，一下从之前的明处，到了完全模糊的暗。

最开始，这个算法只是在大类目里面测试，例如女装、化妆品，到今年基本普及到了每一个细分类目，到前几个月淘宝通知，直通车也采用“千人千面”将后台预测排名位置，一下修改成“流量获取能力”，再加上无限端的强势介入，直接让大家抓狂了，因为要研究的东西一下子多了一堆，2013年做淘宝，基本研究自然搜索就足够了，但是现在.........

那么，为什么淘宝要推出“千人千面”这个算法呢？

大概有以下几个原因：
1）淘宝商家数，产品数倍增太凶猛，导致之前的算法让小商家很难活；
2）之前排名算法人气排名占80%的流量，导致一个爆款可以爆到无人之境，市场失去平衡，流量太集中，不分散；
3）市场产品千篇一律，12年的时候，你搜索“男士夹克”，或者“男士棉服”等等关键字， 发现首页基本70%以上的产品都是一个款式，因为大家都模仿爆款，干嘛还要创新；
4）流量价值产出低，因为之前流量都被大量集中在爆款上，需求匹配不精准；

不得不说“千人千面”是个聪明的做法，一下子解决了所有问题，流量被打散，小商家也有机会分配到流量，流量产出更高了，同样的销售额分配到了更多店铺中。对淘宝平台本身没有任何损失的同时，让更多人得到了好处；

一切听起来都是那么的完美，但为什么商家还是很头疼？

其实原因很简单，因为突然改变，导致之前很多运营技巧一下子就没有用了，而且改变之后的状态，流量被打散，获取流量更难了，所以之前一个月可以卖5万件的商家，一下到了一个月只能卖1万件，作为这样的商家肯定希望回到原来的状态，那个状态多爽。

而新商家还很新手，根本不知道“千人千面”意味着什么，也不知道怎么对付，还是看以前的运营方式，加上新商家思维很有限，所以店铺的货品架构都是之前的模式，千人千面好像对齐帮助不大。

真正受益的只有一小部分的商家，那些一直坚持自己个性的、特色的、简单的，也就是那批小而美的商家，一下子雄起了，他们感觉生意好做了。

对于大部分商家来说，是很难受的，就是在这样的适应期里面，如果你还想回到以前那就很累，还不如拥抱“千人千面”让自己轻松点。

千人千面，最早出现在广告学里面，也是根据心理学中的“迎合心理”原理演算而来，13年之前，已经在很多门户网站的广告系统中应用，如果你在网络搜索一次“情趣内衣”，那么你去所有只要跟网络广告联盟合作的网站，都会在左右两侧，或者文章中、视频中，看到“情趣内衣”的广告。

一样的道理，淘宝的“千人千面”只是在这个基础上推算的更加复杂，因为淘宝不仅仅知道你最近搜索过什么，而且知道你之前买过什么，最近浏览过什么等等信息。

其目的就是让什么人，买什么类型的产品，也就是迎合，迎合度高低就是由算法来推算，这样转化率自然会更加高。

其实最开始的“千人千面”算法也不健全，所以只在少数类目测试，直到现在连直通车和手机端都普及了，可以证明流量产出已经到了非常棒的状态。

那么在新“千人千面”的模式下，商家们应该怎么活下去，或者适应下去？

如果要走长远持久生存下去，有一种，且只有一种方式，那就是“定位”，你可能感觉再一次回到了一个很泛的课题。

我们先不讲如何去定位，而我们讲讲为什么“定位”可以适应“千人千面”。其实道理很简单，千人千面就是把人分成了无数个层，那么每一层的人数是不同的，然后商家的产品适合哪一层的人，那么你的产品就会被更多展现到这一层人面前。

定位，就是将自己的产品定位到应该卖给那一层的人群，然后我只做这一层人群的生意，可以发展周边，但不跳跃非常大。

但很多新商家店铺往往是产品价格体系非常乱，产品风格、适应的年龄、性别都不同，导致淘宝系统不知道你是谁，应该将你曝光给哪些人群看，这个时候你自然很累。

现在是不定位走运赚个零花钱，定位单品人群，赚几万到几十万不等，定位店铺赚几百万，定位品牌赚几千万。这些相信你也看出来了，时间不多，就写到这里。其实，千人千面其实并不可怕。

❸ 大数据“推荐算法”分宿舍是否适合所有高校推广

2018年8月27日报道，近日，南京大学利用大数据“推荐算法”分宿舍，帮新生寻找志趣相投室友的消息引发关注。据了解，南大去年开始尝试通过网络问卷调查，根据新生生活习惯分宿舍，今年宿舍分配方案有了更优化的2.0版，利用校园迎新网的数据调查，统计新生生活习惯、兴趣爱好等，再通过大数据“推荐算法”，量化评估各项数据之间的相似度，将兴趣相投的新生分到同一个宿舍，更快适应大学生活。

一项针对大学生舍友关系的调查显示，42.28%的学生与舍友曾经发生矛盾；与舍友发生矛盾时，47.81%的学生会选择“积极沟通”。很显然，舍友间的矛盾很难通过教育、引导就能化解，所以这就需要从舍友组合、搭配这一源头来化解矛盾。

根据学生生活习惯、性格爱好安排宿舍，允许学生自己选择宿舍，这些都是从源头上解决矛盾，构建良好的舍友关系的基础。除此之外，我国大学还可以改变传统的四人间、六人间宿舍管理思路，可以建设一人间、两人间、套间等多种不同户型的宿舍，由学生根据自己的家庭情况进行选择。这并不涉及对学生的不平等对待问题，因为从学校和学生的关系看，学校提供寄宿教育，提供宿舍，而学生住宿舍，他们的关系就像租客与房东的关系一样，由于租客需求不同，大学提供的宿舍条件也会相应不同。随着高等教育的发展，我国大学的后勤服务应该走向社会化，因此也应该按社会化的思路，来改善宿舍的管理和服务，只有这样，宿舍管理才能更人性化。

❹ 论淘宝搜索推荐算法排序机制及2021年搜索的方向。

[写在前面]淘宝搜索引擎至今反复多次，搜索顺序也从最初的统计模型升级到机械学习模型，到2010年为止没有标签没有基础标签，随着计算能力的提高，2010年后开始挖掘用户的基础标签，从3年到2013年开始使用大规模的机械学习和实时特征
但你有没有想过为什么2016-2017年的两年是各种各样的黑搜索盛行的一年，为什么今天几乎消失了？
最根本的原因是从统计算法模型到机械学习模型的转型期。
说白了，这时不收割就没有收割的机会。因为统计模型即将退出历史舞台。
因此，各路大神各自扩大了统计模型算法中的影响因素。统计算法无论在哪里，点击率和坑产都很容易搜索。
那两年成了中小卖家的狂欢盛宴，很多大神的烟火也是旺盛的。
今天推荐算法的第三代使用后，加上疫情的影响进行了鲜明的比较，真的很感慨。
淘宝真的没有流量了吗？电器商务真的做不到吗？还是大家的思维没有改变，停留在2016-2017年的黑搜宴会上不想醒来？
2017年、2018年、2019年是淘宝推荐算法反复最快的3年，每年的算法升级都不同，整体上到2019年9月为止统计算法模型的影响因素还很大，从2019年下半年开始第三代推荐算法后，全面的真正意义进入了以机械学习模型为中心的推荐算法时代。
各路大神也无法验证，加上百年疫情的影响，很多大神的隐蔽布也泄露了。
基本上以统计模型为主，训练基本上没有声音，典型的是坑产游戏。
如果现在还能看到的话，基本上可以判断他不是在训练，而是在制作印刷用纸，一定会推荐使用资源，资源是多么安全。
刷子的生产增加真的没有效果吗？不是我以前的文章说:不是不行，而是从坑产的角度思考，而是从改变竞争环境的角度思考，用补充书改变竞争环境，改变场地，有新的天地，任何手段都要为商业本质服务。
正文
概述统计算法模型时代。
统计模型时代搜索引擎的排名是最原始的排名思考，如果你的类别不错，关键词比较正确，就能得到很大的流量，当时产品需求少，只要上下架的优化就能使产品上升。
到2016年为止没有坑产游戏吗？黑色搜索的效果不好吗？其实，什么时候坑产是最核心的机密，谁来教大家，什么时候教的最多的是类别优化，关键词优化，大部分优化都围绕关键词，电器商的老人想起了你什么时候得到关键词的人得到了世界。
有人告诉我做坑产，关键词找到生意也来了。什么时候知道坑产也没有人给你刷子，大规模的补充书也出现在黑色搜索盛行的时期。
为什么关键词者得天下？
搜索关键词是用户目前意图最直观的表达，也是用户表达意图最直接的方式。
搜索的用户购物意图最强，成交意愿也最强，现在搜索也是转化率最高的流量来源。
统计时代关键词背后直接依赖的是类别商品，只要制作类别和关键词分词即可，哪个时代最出现的黑马通常是类别机会、关键词机会、黑科学技术机会。
最基本的是商业本质，什么时候产品需求少，没有很多现在的类别，自己找类别，现在想想什么概念。
记得什么时候类别错了，搜索也可以来。如果你的商品点击反馈好的话，错误的类别没有什么影响，现在试试吧
搜索类是搜索的基础。
什么时候能称霸，背后有商业逻辑，用户行为数据好就行了。
但无论如何发展检索都离不开关键词。例如，上述关键词是用户表达意图的最直接的方法，是当前消费者的检索行为和购买行为发生了根本性的变化。
检索依然根据消费者的行为数据和关键词来判断需求，这就是机械学习模型时代。
机器学习模式时代-推荐搜索算法。
现在的商品体积和消费者购物行为的丰富性，统计算法不能满足检索的本质要求。
所以现在搜索引擎开始发展深度学习模式更精细的建模-推荐搜索算法，搜索排名更智能。
在此重点讨论推荐检索算法，
2017、2018、2019是推荐检索算法真正意义发展的3年，3年3个系统版本每年更换一次，很多电器商人都不知道头脑。
推荐检索算法和统计算法模型的最大区别在于，Query的处理能力和算法有召回机制
简单表示推荐算法的程序:
1:对检索关键词进行分词、重写的处理进行类别预判
2:根据用户信息，即用户以前的行为数据记录和预测的性别、年龄、购买力、店铺喜好、品牌喜好、实时行动作等信息存档
3:根据检索用户信息，根据检索用户以前的行为数据检索引擎和预测的性别、年龄、购买力、店铺喜好、品牌喜好、实时行动作为等信息存档3:根据检索用户信息的检索用户信息
也就是说，在第一关召回阶段基本上与统计模型时代的最佳化途径相同，核心是标题分词和类别，现在最大的区别是根据用户信息推荐最佳化，这是标签和正确人群标签图像最佳化的基本意义。
为什么现在一直在谈论标签，谈论人标签图像？入池实际上是为了匹配真正的消费者用户信息，通过直通车测试来判断人群也是为了通过性别、年龄和购买力来优化匹配真正的消费者。
召回机制:
通过构建子单元索引方式加快商品检索，不必经历平台上亿级的所有商品。该索引是搜索引擎中的倒置索引，利用倒置索引初始筛选商品的过程是召回阶段。
在这个阶段，不会进行复杂的计算，主要是根据现在的搜索条件进行商品候选集的快速圈定。
之后再进行粗排和精排，计算的复杂程度越来越高，计算的商品集合逐渐减少，最后完成整个排序过程。
主要召回路径分为
1:语言召回
2:向量召回
这些都是商业秘密不方便的说明，有兴趣的是学习我们的在线会员课程标签重叠游戏6是基于语言和向量召回的基础逻辑实战落地的课程。
下一阶段进入粗行列，粗行列受这些因素的影响:
粗行列作为召回后的第一个门槛，希望用户体验以时间低的模型快速排序和筛选商品，第一关系将过滤到不适合本次检索词要求的商品
为了实现这个目的，首先要明确影响粗排名得分的因素
1:类别匹配得分和文本匹配得分，
2:商品信息质量(商品发布时间、商品等级、商品等级)
3:商品组合得分
点击得分
交易得分卖方服务商业得分
在粗排列框架下，系统粗排列算法根据商品类别的预测得分进行得分
点击得分交易得分
交易得分卖方服务商业得分粗排列框架下，系统粗排列的大排列
最后是精排，检索顺序的主要目标是高相关性、高个性化的正确性。
每个用户的喜好不同，系统会根据每个用户的Query结合用户信息进行召回。然后通过粗排后，商品数量从万级下降到千级。
千级商品经排后直接向用户展示，搜索过程中商品集合的思考和具体变化如下图

前面的召回、粗排主要解决主题相关性，通过主题相关性的限制，首先缩小商品集合和我们的在线会员课程标签
精排阶段系是真正系统推荐算法发挥真正威力时，应根据用户行为反馈迅速进行机械学习建模，判断用户真实性、准确性和可持续控制性。
为什么现在的游戏和黑色技术暂时出现，核心是系统算法模型机械学习模型，系统分析用户有问题，不正确，不稳定，维持性差，可以迅速调整。
也就是说，即使发现脆弱性，研究快速有效的方法，系统也会根据你精排阶段的用户行为迅速分析学习建模，发现模型有问题，你的玩法就结束了。
猜机器学习建模的速度有多快？
想玩黑色的东西早点死去吧。
现在使用的检索顺序模型主要是
CTR模型和CVR模型，具体模型过于复杂也不需要深入，但影响这两种模型的最基本因素是用户行为数据
真的不能假的，假的也不能假的算法模型越来越智能化，算法越来越强，只有回归商业本质才能真正解决算法模型背后真正想解决的问题，算法基于商业逻辑。
2021年搜索向哪个方向发生变化:
2020年电器商人和蚂蚁是不平凡的一年。2020年也是蚂蚁从神坛上拉下来的元年，现在蚂蚁有各种各样的黑色。
基于中小卖家的走势无疑是阿里必须正面面对的现实。
如何让中小卖家回流或留在平台上，搜索该怎么做？
检索一定是基于三方的考虑，买方、卖方和平台本身，现在市场上又开始提倡坑产搜索逻辑，坑产妖风又开始，根据推荐搜索算法逻辑来谈这个问题。
为什么坑产思维是不死的小强，每次危机都会跳出来。
以统计模型为中心的坑产时代是淘宝从2003年到2015年一直使用的搜索算法模型长达13年。
同时也是淘宝和中国网分红的野蛮生长期，统计算法模式让太多电商赚钱。除了
之外，十年的奴役思维已经习惯了，在电器商圈，坑产游戏一定有人相信，其他人不一定被认可。所以，我们夹着尾巴发展的原因，时间真的可以证明一切，不用多说，做自己。
习惯性思维加上特殊时期的赚钱蝴蝶效应，使许多电器商人活在历史的长梦中。正确地说，统计算法模型的真正废除是在2019年下半年。
同学说坑产永远有效，我也这么想。
永远有效的是起爆模型坑产权重驱动和统计算法模型中的坑产排名不同。
起爆模型的坑产要素永远有效，这永远不会改变。
但是，如何有效地加上这个起爆模型的坑产权重，并不像模仿购物的意图那么简单。
坑产游戏在2021年绝对不行。淘宝不会把现在的算法系统换成15年前的。
基于三方利益:
购买者体验
卖方利益
平台的发展
搜索肯定会向高精度和高控制性发展。以标签为中心的用户标签图像仍然是影响流量精度的基本因素。
必须从标签的角度考虑和优化种子组的图像。
通过种子组的图像向相似人扩展到叶类人，业界喜好人最后向相关人扩展也是扩大流量的过程渠道。
基于推荐搜索算法逻辑:
精密排列阶段算法更强，精度更高，转化率更高，持续稳定性更强。
基于中小卖方流通的现状，优化精排阶段并非中小卖方能够简单接触。
推荐算法从搜索排名阶段出现在哪个阶段？
个人判断
一是召回阶段
二是粗排阶段
上述提到召回阶段的算法简单复盖商品为万级，排序规则也比较简单，中小卖方在召回阶段提高精度尤为重要。
在这个万级商品库中，如上下架的权重上升，中小卖方有机会上升到主页，从子单元的索引召回中寻找机会。
或者根据中小卖方的新产品和中小卖方的店铺水平进行特别优先搜索推荐，使中小卖方的新产品在低销售状态下显示，可以实现锦囊算法。
中小卖方有机会搜索主页，不调用用户信息直接打开主页的展示权可能是中小卖方最大的支持。
根据召回阶段的用户行为数据，在粗排阶段以比例融入用户信息，即标签的影响。
在初始召回阶段，类别和分词权重，看业者主图场景反应背后的人们反馈，用系统引导，给中小卖方真正参考的流量方向和成交方向。
谁疯狂地印刷用纸直接关闭黑屋，理解印刷用纸优化竞争场景，从优化人群的角度出发，适当放宽处罚。
通过召回阶段，得到的用户信息会影响粗体结果。在这个阶段，用户信息的权重比例不应该太大，流量卡也不应该太死。
在各检索顺序阶段用户信息，即用户标签对检索的影响权重的问题。
这个方向我的个人观点是可能的。

❺ 基于用户的系统过滤 什么是推荐算法

什么是推荐算法 推荐算法最早在1992年就提出来了，但是火起来实际上是最近这些年的事情，因为互联网的爆发，有了更大的数据量可以供我们使用，推荐算法才有了很大的用武之地。 最开始，所以我们在网上找资料，都是进yahoo，然后分门别类的点进去，找到你想要的东西，这是一个人工过程，到后来，我们用google，直接搜索自己需要的内容，这些都可以比较精准的找到你想要的东西，但是，如果我自己都不知道自己要找什么肿么办？最典型的例子就是，如果我打开豆瓣找电影，或者我去买说，我实际上不知道我想要买什么或者看什么，这时候推荐系统就可以派上用场了。 推荐算法的条件 推荐算法从92年开始，发展到现在也有20年了，当然，也出了各种各样的推荐算法，但是不管怎么样，都绕不开几个条件，这是推荐的基本条件 根据和你共同喜好的人来给你推荐 根据你喜欢的物品找出和它相似的来给你推荐 根据你给出的关键字来给你推荐，这实际上就退化成搜索算法了 根据上面的几种条件组合起来给你推荐 实际上，现有的条件就这些啦，至于怎么发挥这些条件就是八仙过海各显神通了，这么多年沉淀了一些好的算法，今天这篇文章要讲的基于用户的协同过滤算法就是其中的一个，这也是最早出现的推荐算法，并且发展到今天，基本思想没有什么变化，无非就是在处理速度上，计算相似度的算法上出现了一些差别而已。 基于用户的协同过滤算法 我们先做个词法分析基于用户说明这个算法是以用户为主体的算法，这种以用户为主体的算法比较强调的是社会性的属性，也就是说这类算法更加强调把和你有相似爱好的其他的用户的物品推荐给你，与之对应的是基于物品的推荐算法，这种更加强调把和你你喜欢的物品相似的物品推荐给你。 然后就是协同过滤了，所谓协同就是大家一起帮助你啦，然后后面跟个过滤，就是大家是商量过后才把结果告诉你的，不然信息量太大了。。 所以，综合起来说就是这么一个算法，那些和你有相似爱好的小伙伴们一起来商量一下，然后告诉你什么东西你会喜欢。 算法描述 相似性计算 我们尽量不使用复杂的数学公式，一是怕大家看不懂，难理解，二是我是用mac写的blog,公式不好画，太麻烦了。。 所谓计算相似度，有两个比较经典的算法 Jaccard算法，就是交集除以并集，详细可以看看我这篇文章。 余弦距离相似性算法，这个算法应用很广，一般用来计算向量间的相似度，具体公式大家google一下吧，或者看看这里 各种其他算法，比如欧氏距离算法等等。 不管使用Jaccard还是用余弦算法，本质上需要做的还是求两个向量的相似程度，使用哪种算法完全取决于现实情况。 我们在本文中用的是余弦距离相似性来计算两个用户之间的相似度。 与目标用户最相邻的K个用户 我们知道，在找和你兴趣爱好相似的小伙伴的时候，我们可能可以找到几百个，但是有些是好基友，但有些只是普通朋友，那么一般的，我们会定一个数K，和你最相似的K个小伙伴就是你的好基友了，他们的爱好可能和你的爱好相差不大，让他们来推荐东西给你（比如肥皂）是最好不过了。

❻ 人工智能推荐算法就像毒品一样，为何把人工智能的推荐算法比做毒品

对于我们现在所处的这个时代，发展速度是特别快的，尤其是网络，还有人工计算等。大家经常会听到人工智能计算确实非常强大，但是存在的问题也不少，尤其是人们会感到困惑人工智能推荐算法就像毒品一样，为何把人工智能的推荐算法比做毒品？其实我觉得就是因为人工智能可以带来的效果实在是太多，可以给人们带来的便利也太多，所以一次次开发就像毒品一样，让你根本停不下来，会享受在其中的过程。我们来具体分析一下吧。

1：人工智能的算法分析：

但是我觉得大家要知道的是人工智能，不管怎么说，即便再强大也是我们人类开发出来的，我们确实可以使用它，像使用工具一样，感觉很方便。但是不管怎么说，我们都是开发出他的人，我们是活在现实生活里面的人，不可以过度依赖于人工智能，只能把它当做工具平时使用而已。但是人工智能确实发展越来越强大，甚至有时候我们的生活都必须依赖于他，这也是一个大家值得思考的问题，都可以说一说。

❼ 抖音的推荐机制是利用的什么原理

一、智能算法的推荐原理

智能算法推荐的本质，是从一个聚合内容池里面给当前用户匹配出最感兴趣的内容。

这个内容池，每天有几十上百万的内容，涵盖15s短视频、1min长视频、5min超长视频。

而在给用户匹配内容的时候，平台主要依据3个要素：内容、用户以及用户对内容的感兴趣程度。

系统是怎么理解我们创作的内容呢？

平台在做内容刻画的时候，主要会依托于关键词识别技术：通过提取文案、视频中的关键词，根据关键词将内容进行粗分类，然后根据细分领域的关键词，再对分类进行细化。

比如，视频文案及内容的关键词是“罗纳尔多、足球、世界杯”。

大部分关键词都属于体育类词汇，就会先把你的作品分到体育大类，然后根据具体的关键词，再细分到“足球”、“国际足球”等二三级类目。

用户刻画

通过这一系列的比对、分析，系统推测还原出一个用户的基本属性，比如：Ta可能是一个正在旅游的男性，喜欢足球、汽车等分类。

系统会把上述的用户特征，归类为这个用户的标签。

用户标签主要分为3大类：

1）用户的基本信息（年龄、性别、地域）；

2）用户的行为信息（关注账号，历史流浪记录，点赞收藏的内容、音乐、话题）；

3）阅读兴趣（阅读行为、用户聚类、用户标记）。

系统根据用户的信息和行为，对用户进行分析计算，计算出用户喜好的分类、话题、人物等其他信息，这样就完成了系统对用户的刻画。

推荐算法的本质

利用作品的特征（主题词、标签、热度、转发、时效、相似度）、用户喜好特征（短期点击行为、兴趣、职业、年龄、性别等），以及环境因素（地域、时间、天气、网络环境），拟合一个用户对内容满意的函数，它会估算用户对每一个作品的点击概率，然后再从系统几十上百万的内容流量池中，将所有的作品按照兴趣由高到低排序，Top10的作品在此时会脱颖而出，被推荐到用户的手机上进行展现。

大概就是这个样子想学的可以私信小编

❽ 推荐算法的基于协同过滤的推荐

基于协同过滤的推荐算法理论上可以推荐世界上的任何一种东西。图片、音乐、样样可以。 协同过滤算法主要是通过对未评分项进行评分 预测来实现的。不同的协同过滤之间也有很大的不同。
基于用户的协同过滤算法: 基于一个这样的假设“跟你喜好相似的人喜欢的东西你也很有可能喜欢。”所以基于用户的协同过滤主要的任务就是找出用户的最近邻居，从而根据最近邻 居的喜好做出未知项的评分预测。这种算法主要分为3个步骤：
一，用户评分。可以分为显性评分和隐形评分两种。显性评分就是直接给项目评分（例如给网络里的用户评分），隐形评分就是通过评价或是购买的行为给项目评分 （例如在有啊购买了什么东西）。
二，寻找最近邻居。这一步就是寻找与你距离最近的用户，测算距离一般采用以下三种算法：1.皮尔森相关系数。2.余弦相似性。3调整余弦相似性。调整余弦 相似性似乎效果会好一些。
三，推荐。产生了最近邻居集合后，就根据这个集合对未知项进行评分预测。把评分最高的N个项推荐给用户。 这种算法存在性能上的瓶颈，当用户数越来越多的时候，寻找最近邻居的复杂度也会大幅度的增长。
因而这种算法无法满足及时推荐的要求。基于项的协同过滤解决了这个问题。 基于项的协同过滤算法 根基于用户的算法相似，只不过第二步改为计算项之间的相似度。由于项之间的相似度比较稳定可以在线下进行，所以解决了基于用户的协同过滤算法存在的性能瓶颈。

❾ 3分钟轻松了解个性化推荐算法

推荐这种体验除了电商网站，还有新闻推荐、电台音乐推荐、搜索相关内容及广告推荐，基于数据的个性化推荐也越来越普遍了。今天就针对场景来说说这些不同的个性化推荐算法吧。
说个性化之前，先提一下非个性化。 非个性化的推荐也是很常见的，毕竟人嘛都有从众心理，总想知道大家都在看什么。非个性化推荐的方式主要就是以比较单一的维度加上半衰期去看全局排名，比如，30天内点击排名，一周热门排名。

但是只靠非个性化推荐有个弊端，就是马太效应，点的人越多的，经过推荐点得人有更多。。。强者越强，弱者机会越少就越弱，可能导致两级分化严重，一些比较优质素材就被埋没了。

所以，为了解决一部分马太效应的问题，也主要是顺应数据化和自动化的模式，就需要增加个性化的推荐（可算说到正题了。。。）个性化的优点是不仅体验好，而且也大大增加了效率，让你更快找到你感兴趣的东西。YouTube也曾做过实验测试个性化和非个性化的效果，最终结果显示个性化推荐的点击率是同期热门视频的两倍。

1.新闻、视频、资讯和电台（基于内容推荐）

一般来说，如果是推荐资讯类的都会采用基于内容的推荐，甚至早期的邮件过滤也采用这种方式。

基于内容的推荐方法就是根据用户过去的行为记录来向用户推荐相似额推荐品。简单来说就是你常常浏览科技新闻，那就更多的给你推荐科技类的新闻。

复杂来说，根据行为设计权重，根据不同维度属性区分推荐品都是麻烦的事，常用的判断用户可能会喜欢推荐品程度的余弦向量公式长这样，我就不解释了（已经勾起了我关于高数不好的回忆）。。。

但是，这种算法缺点是由于内容高度匹配，导致推荐结果的惊喜度较差，而且有冷启动的问题，对新用户不能提供可靠的推荐结果。并且，只有维度增加才能增加推荐的精度，但是维度一旦增加计算量也成指数型增长。如果是非实体的推荐品，定义风格也不是一件容易的事，同一个作者的文风和曲风也会发生改变。

2.电商零售类（协同过滤推荐和关联规则推荐）

说电商推荐那不可能不讲到亚马逊，传言亚马逊有三成的销售额都来自个性化的商品推荐系统。实际上，我自己也常常在这里找到喜欢的书，也愿意主动的去看他到底给我推荐了什么。

一般，电商主流推荐算法是基于一个这样的假设，“跟你喜好相似的人喜欢的东西你也很有可能喜欢。”即协同过滤过滤算法。主要的任务就是找出和你品味最相近的用户，从而根据最近他的喜好预测你也可能喜欢什么。

这种方法可以推荐一些内容上差异较大但是又是用户感兴趣的物品，很好的支持用户发现潜在的兴趣偏好。也不需要领域知识，并且随着时间推移性能提高。但是也存在无法向新用户推荐的问题，系统刚刚开始时推荐质可能较量差。

电商行业也常常会使用到基于关联规则的推荐。即以关联规则为基础，把已购商品作为规则头，规则体为推荐对象。比如，你购买了羽毛球拍，那我相应的会向你推荐羽毛球周边用品。关联规则挖掘可以发现不同商品在销售过程中的相关性，在零售业中已经得到了成功的应用。

3.广告行业（基于知识推荐）

自从可以浏览器读取cookies，甚至获得年龄属性等信息，广告的个性化投放就也可以根据不同场景使用了。

当用户的行为数据较少时，基于知识的推荐可以帮助我们解决这类问题。用户必须指定需求，然后系统设法给出解决方式。假设，你的广告需要指定某地区某年龄段的投放，系统就根据这条规则进行计算。基于知识的推荐在某种程度是可以看成是一种推理技术。这种方法不需要用户行为数据就能推荐，所以不存在冷启动问题。推荐结果主要依赖两种形式，基于约束推荐和基于实例推荐。

4.组合推荐

由于各种推荐方法都有优缺点，所以在实际中，并不像上文讲的那样采用单一的方法进行建模和推荐（我真的只是为了解释清楚算法）。。。

在组合方式上，也有多种思路：加权、变换、混合、特征组合、层叠、特征扩充、元级别。 并且，为了解决冷启动的问题，还会相应的增加补足策略，比如根据用户模型的数据，结合挖掘的各种榜单进行补足，如全局热门、分类热门等。 还有一些开放性的问题，比如，需不需要帮助用户有品味的提升，引导人去更好的生活。

最后，我总想，最好的推荐效果是像一个了解你的朋友一样跟你推荐，因为他知道你喜欢什么，最近对什么感兴趣，也总能发现一些有趣的新东西。这让我想到有一些朋友总会兴致勃勃的过来说，嘿，给你推荐个东西，你肯定喜欢，光是听到这句话我好像就开心起来，也许这就是我喜欢这个功能的原因。

❿ 如何做好“推荐算法”有哪些常见的错误需要避免

在这里share一下。
1、推荐算法的构成
一套标准的推荐算法，需要四个组成部分
第一：数据源，行为基础数据的筛选；通常，推荐算法来源于用户行为的采集，简单说就是行为数据越丰富，样本覆盖率越全面，结果越准确；如果采样有偏差，那么结果就会有偏差。
举例1：游戏推荐算法，我们之前限于采样技术水平和处理能力，用的是登陆用户玩过的游戏历史，那么推荐结果就会偏重于需要登陆的游戏。而随着技术提升用全部用户玩过的游戏历史，就更全面了。
举例2：在搜索引擎中，对关键词做推荐，有两种方案，一种是基于广告主的竞价记录；另一种是基于网民的搜索行为；前一种专业性更强，噪音小；后一种覆盖面广，噪音大，各有利弊，根据业务诉求选择。
推荐算法，通常来源于用户的行为记录，比如关键词推荐用用户搜索历史，电商推荐用用户购物历史，游戏推荐用玩家玩游戏的历史，然后基于算法给出相关度，再排序展示 ；但这不绝对，也有并非基于用户行为记录的推荐原理，比如基于用户身份特征或其他地区、网络环境等特征，限于篇幅和常见的业务诉求，这里就不展开说明了。
行为基础数据必要时要做一些去除噪音的工作，比如你通过日志分析玩家游戏历史，或用户购物历史，至少知道把各搜索引擎和工具的抓取痕迹过滤出去，否则结果是很难看的。
算法很多种，网上可以搜到很多，就算搜不到，或者搜到了看不懂，自己编也不难的（我就编过，效果自以为还不错，但是的确不如人家专业的算法效果好，所以适合练手，不适合出去吹牛）
不同算法差异还是蛮大的，需要理解一下业务诉求和目标特征来选择。这个我真心不是高手，我们同事讲的算法我都没能理解，就不多说了。微博上的“张栋_机器学习"和"梁斌penny"都是算法高手，大家可以多关心他们的微博。
第三：参数！
绝对不要认为用到了好的算法就可以了！算法往往会基于一些参数来调优，这些参数哪里来？很不好意思的告诉你，大部分是拍脑袋出来的。但是你拍脑袋出来后，要知道去分析结果，去看哪里对，哪里错，哪里可以改，好的算法可以自动调优，机器学习，不断自动调整参数达到最优，但是通常可能需要你不断手工去看，去看badcase，想想是什么参数因素导致的，改一下是否变好？是否引入新的bad case？
第四：校验！
校验一种是人工做盲测，A算法，B算法的结果混淆，选案例集，看哪个效果好；或A参数、B参数混淆，同理测试。通过盲测选择认为更合理的算法、更适宜的参数.
以上是个人认为，做好推荐算法的步骤
下面说一下常见问题
1、以为有了算法就ok了，不对参数优化，不做后续的校验和数据跟踪，效果不好就说算法有问题，这种基本属于工作态度的问题了。
2、对样本数据的筛选有问题，或缺乏必要的噪音筛查，导致结果噪音多。比如你有个推广位天天摆着，导致用户点击多，然后导致后台行为数据里它和谁的关联都高，然后不管用户到哪里都推荐这个玩意，这就是没有足够筛查。
3、热度影响
我说一下最简单的推荐算法
同时选择了A和B的人数作为A与B的关联度。
这个实现最简单，也最容易理解，但是很容易受热度影响
我曾经注意过某个热门图书电商网站，推荐的关联书籍一水的热门书籍，就是这个问题。
这些是非常简单但是又非常容易出现的，关联误区。
4、过于求全
现在也遇到一些朋友，一提到推荐算法或者推荐系统，就说我这个要考虑，那个要考虑，不管是行为记录，还是用户特征，以至于各种节日效应，等等等等，想通过一个推荐系统完全搞定，目标很大，所以动作就极慢，构思洋洋洒洒做了很多，实现起来无从下手，或者难以寸进；我觉得，还是量力而行，从最容易下手的地方开始，先做到比没有强，然后根据不断地数据校验跟踪，逐渐加入其他考虑因素，步步前进，而不要一上来就定一个宏伟的庞大的目标；此外要考虑实现成本和开发周期，对于大部分技术实力没有网络，腾讯，淘宝那么强的公司而言，先把简单的东西搞好，已经足够有效了，然后在运营数据的基础上逐次推进，会越来越好；有些公司是被自己宏大的目标搞的焦头烂额，最后说，哎，没牛人搞不定啊。嗯，反正他们的目标，我显着是搞不定的。就这些，希望有所帮助