常用的推薦演算法
推薦演算法
基於流行度演算法
比較簡單粗暴,根據熱搜topN進行推薦.協同過濾演算法
分為兩種,基於使用者的和基於物品的;基於內容的演算法
基於內容的推薦演算法能夠很好地解決冷啟動問題，並且也不會囿於熱度的限制，因為它是直接基於內容匹配的，而與瀏覽記錄無關。然而它也會存在一些弊端，比如過度專業化(over-specialisation)的問題。這種方法會一直推薦給使用者內容密切關聯的item，而失去了推薦內容的多樣性。基於模型的演算法
比較多,比如邏輯迴歸;混合演算法
在實際的專案中基本都是融合了多種演算法來進行推薦的,我們可以通過給不同演算法的結果加權重來綜合結果，或者是在不同的計算環節中運用不同的演算法來混合，達到更貼合自己業務的目的。
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