推薦演算法的簡單認識
發掘長尾，推薦相對關注度低的東西
基於流行度的演算法-簡單粗暴，根據pv，uv熱度來推薦
協同過濾演算法
1) 基於使用者 - 根據使用者對物品的打分情況找出相似度高的使用者，推薦評價高卻沒有被發現的物品。使用者相似度讀使用cos算餘璇，夾角越小越相似。
1) 基於物品
很多人喜歡物品A, 這些人中相當多的人又很喜歡物品B，那麼A和B的相似度高。這樣，瀏覽過A的使用者，如果他沒瀏覽過B，可以推薦B
基於內容的演算法
根據TF-IDF算出內容的關鍵字，再和使用者的標籤算相似度，相似度高的做推薦
TF-IDF （一個詞語在一篇文章中出現次數越多, 同時在所有文件中出現次數越少, 越能夠代表該文章.）
基於模型的演算法
混合演算法
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