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什么是推荐算法？
所谓推荐算法就是利用用户的一些行为，通过一些数学算法，推测出用户可能喜欢的东西。
搜狐新闻推荐算法原理
推荐算法的类型有哪些？
推荐算法主要有6种，分别是：1、基于内容；2、基于协同；3、关联规则；4、基于效用模型；5、基于知识；6、组合推荐。
1、基于内容
基于内容的信息推荐方法的理论依据主要来自于信息检索和信息过滤，所谓的基于内容的推荐方法就是根据用户过去的浏览记录来向用户推荐用户没有接触过的推荐项。
主要是从两个方法来描述基于内容的推荐方法：启发式的方法和基于模型的方法。
启发式的方法就是用户凭借经验来定义相关的计算公式，然后再根据公式的计算结果和实际的结果进行验证，然后再不断修改公式以达到最终目的。
而对于模型的方法就是根据以往的数据作为数据集，然后根据这个数据集来学习出一个模型。
以基于模型的方法为例：
推荐算法里最基础的算法。又叫做基于标签的推荐，Content-based召回。根据用户历史喜欢内容所具有的Tag，找到具有同样Tag的内容然后对同一用户进行推荐。
比如上图中用户A看过的《卧虎藏龙》电影中有2/3的标签“武侠”和“爱情”和用户C看过的电影《新龙门客栈》是一样的，而《泰坦尼克号》只有1/3的标签“爱情”和用户A看过的电影一致。所以系统就会给用户A推荐《新龙门客栈》。这种基于内容的推荐，在电影网站、音乐网站中应用最多。这种内容上的标签都需要人工打标。
优点：仅依赖单个用户本身的数据即可，扩展性强。算法整体应用简单