一個(gè)小酒館像大海一樣深。可以說(shuō)，一筆巨資可以帶來(lái)整個(gè)品牌的火爆，并成為品牌營(yíng)銷的品牌。它在15年代短視頻的后半段中勝出，顯示出它的系統(tǒng)具有強(qiáng)大的連續(xù)輸出爆發(fā)性資金的能力。然后我們必須了解算法背后的邏輯

一個(gè)小酒館像大海一樣深。可以說(shuō)，一筆巨資可以帶來(lái)整個(gè)品牌的火爆，并成為品牌營(yíng)銷的品牌。它在15年代短視頻的后半段中勝出，顯示出它的系統(tǒng)具有強(qiáng)大的連續(xù)輸出爆發(fā)性資金的能力。

然后我們必須了解算法背后的邏輯：流量池、覆蓋推薦、熱權(quán)重和用戶心理追求?？吹较旅娴膱D片后，您就可以理解搖動(dòng)tiktok的一般算法了。

抖音的推薦算法是怎樣的？

1. 從科學(xué)的角度來(lái)說(shuō)，你想看到的就是你想看到的。生活，信息變得更容易。

2. 從商業(yè)角度來(lái)說(shuō)，它是讓你看到你可能消費(fèi)什么，什么會(huì)誘惑你消費(fèi)。

研究推薦算法的目的及意義是什么？

基于用戶的協(xié)同過(guò)濾主要基于用戶之間的相似性（取決于用戶的歷史偏好數(shù)據(jù)）。首先計(jì)算用戶之間的相似度，然后將用戶喜歡的項(xiàng)目推薦給相似的用戶。也就是說(shuō)，當(dāng)用戶需要個(gè)性化推薦時(shí)，可以先通過(guò)興趣愛(ài)好或行為習(xí)慣等找到與自己相似的其他用戶，然后推薦那些喜歡和不知道的相似用戶。

基于項(xiàng)目之間的相似度，基于項(xiàng)目的協(xié)同過(guò)濾首先計(jì)算項(xiàng)目之間的相似度，然后根據(jù)用戶的評(píng)分將用戶喜歡的相似項(xiàng)目推薦給用戶。也就是說(shuō)，當(dāng)一個(gè)用戶需要個(gè)性化推薦時(shí)，比如說(shuō)，因?yàn)樗百?gòu)買過(guò)《集體智能編程》一書(shū)，他會(huì)推薦《機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)踐》一書(shū)，因?yàn)槠渌芏嘤脩敉瑫r(shí)購(gòu)買了這兩本書(shū)。

基于用戶的協(xié)同過(guò)濾需要在線（系統(tǒng)上線后）找到用戶之間的相似關(guān)系，計(jì)算復(fù)雜度肯定會(huì)高于基于文章的協(xié)同過(guò)濾。同時(shí)，我們還需要考慮推薦算法的冷啟動(dòng)問(wèn)題（如何在沒(méi)有大量用戶數(shù)據(jù)的情況下讓用戶滿意推薦結(jié)果）。例如，我們可以讓用戶在注冊(cè)時(shí)選擇自己感興趣的領(lǐng)域來(lái)生成粗粒度的推薦。

基于用戶的協(xié)同過(guò)濾是推薦用戶喜歡的、與他們有共同興趣的項(xiàng)目。因此，基于用戶的協(xié)同過(guò)濾推薦更具社會(huì)性，即推薦的項(xiàng)目是群組中符合用戶興趣的熱點(diǎn)項(xiàng)目，并且可以向用戶推薦新類別的項(xiàng)目。

基于項(xiàng)目的協(xié)作過(guò)濾是推薦與用戶以前喜歡的項(xiàng)目相似的項(xiàng)目。基于項(xiàng)目的協(xié)同過(guò)濾更具個(gè)性化，因?yàn)橥扑]的項(xiàng)目一般都滿足自己的獨(dú)特興趣，所以更適合用戶個(gè)性化需求強(qiáng)烈的領(lǐng)域。然而，由于商品的相似性相對(duì)穩(wěn)定，很難向用戶推薦新的商品類別。

如何理解協(xié)同過(guò)濾？

這種形式可以分為推薦引擎算法，主要是基于協(xié)同過(guò)濾、基于內(nèi)容的推薦算法。

“購(gòu)買過(guò)本產(chǎn)品的人中有多少人購(gòu)買過(guò)其他產(chǎn)品”：基于項(xiàng)目的協(xié)同過(guò)濾

“有相似興趣的人購(gòu)買過(guò)其他產(chǎn)品”：基于用戶的協(xié)同過(guò)濾

“相關(guān)產(chǎn)品推薦”：基于內(nèi)容的推薦

“猜猜看你買了什么像“一般混合推薦算法”。

購(gòu)物網(wǎng)站的商品推薦算法有哪些？

@頭條媒體賬號(hào)有詳細(xì)的官方推薦機(jī)制，可按需賺錢

今日頭條采用個(gè)性化推薦，提高用戶瀏覽時(shí)間。個(gè)性化推薦中最常用的算法是協(xié)同過(guò)濾算法，包括基于項(xiàng)目的協(xié)同過(guò)濾和基于用戶的協(xié)同過(guò)濾。作為一個(gè)成年人，像你這樣的人會(huì)把他們喜歡的新聞推給你，那些看過(guò)新聞a的人也會(huì)瀏覽新聞B，所以他們會(huì)向你推薦新聞B。同時(shí)，根據(jù)用戶的瀏覽軌跡和偏好，不斷更新迭代后的用戶標(biāo)簽（user profile），提高推薦的準(zhǔn)確性。在個(gè)性化推薦中，冷啟動(dòng)階段很難判斷用戶的偏好，因?yàn)楹茈y推薦出能夠吸引用戶注意力的新聞。大觀數(shù)據(jù)采用多種策略提高冷啟動(dòng)用戶的推薦質(zhì)量。最重要的一點(diǎn)是需要在幾秒鐘內(nèi)生成用戶肖像，以快速完成冷熱轉(zhuǎn)換，保證用戶的保留率。