推荐系统常用算法,推荐系统常用算法介绍

摘要： 推荐算法，可以做什么？快手直播推荐算法？推荐算法详细讲解？抖音推荐顺序怎么算？购物网站的商品推荐算法有哪些？推荐算法，可以做什么？推荐算法开始是用来给用户进行商品推荐的，根据用户画...

1. 推荐算法，可以做什么？
2. 快手直播推荐算法？
3. 推荐算法详细讲解？
4. 抖音推荐顺序怎么算？
5. 购物网站的商品推荐算法有哪些？

推荐算法，可以做什么？

推荐算法开始是用来给用户进行商品推荐的，根据用户画像给用户进行产品推荐、电影推荐；现在用得较多的是用于资讯、视频、小***的推荐。比如你在刷抖音的时候你会发现，即使你没关注过这个作者但是你看过他的小***，当他有新***的时候你还是能刷到他的新***；比如qq浏览器，当你点开***观看，下面本来排好的序的***也会在你查看当前***到一定时间的时候，下方***最新一条会变化，会插入了一条跟你当前观看***相关的，那是因为从刚开始的离线推荐现在已经发展到实时推荐。

单说推荐算法，常见的是基于cb内容推荐和cf基于用户画像进行协同推荐。内容推荐即推荐内容相似度高的，协同推荐是可以根据elk收集日志然后去进行数据分析给用户进行评分，筛选出和你相似的用户将他喜欢的推荐给你这个样子。

个性化推荐算法，嗯这个目前是比较火热的一个话题，在生活中现在推荐的方方面面太多了，什么QQ等社交软件内每天都有各种产品的广告的推送，更是在朋友圈还有奔驰这样的大企品牌的广告推送呢，总的来说这个个性化推荐算法吧，可以说就是很有针对性的进行推送吧。我了解的有两种个性化推荐方法吧：

1、基于关联规则的推荐。这种推荐的话是根据用户的已经选择的项目及没有选择的之间的关联性来作的推荐，比如比较常见的就是购物篮分析了，主要就是通过大数据来分析顾客平时的购买习惯对于商品之间选择的联系来看的，最著名的就是啤酒和尿不湿的例子了。

2、基于知识推理的推荐。这种方法算是数据挖掘技术在个性化推荐系统领域最经典的应用了。它主要就是根据的某些知识的推理分析以此来作的分析而不是参照用户的喜好了，可以说和前面说的“基于关联规则的推荐”还是有较大区别的吧。这可以说算是比较高质量的个性化推荐算法了吧。

快手直播推荐算法？

快手的算法驱动只要有以下三种：

1、流量池分配

快手的流量池，是指作品因获得不同曝光率而得到的不同流量位置。快手对于任何一个作品，甚至是广告作品，都会分配一个基础的播放量，这个播放量大概为0-200次，而150-200次，这个区间的播放量数据非常的重要，因为快手会根据作品的点赞率、评论率及转发率来判定是否要推送到下一个流量池中。

2、叠加推荐

快手新***分布的时候系统会分配一定的推荐量，当短***的热度不断的上升，系统会通过加权的方式给予短***更多的推荐，除此之外，系统还会根据短***的播完率、点赞数、评论率和转发率得出推荐数，因此，要想获得更高的叠加推荐，我们可以通过短***的标题引导用户进行评论等。

3、热度加权

快手短***的热门短***的播放量一般都是在百万次的播放级别的，他们的点赞数、评论率和转发率也是出于瑶瑶领先的状态的，这是因为这些短***是经过一层层热度所带来的结果的。

推荐算法详细讲解？

推荐算法是计算机专业中的一种算法，通过一些数学算法，推测出用户可能喜欢的东西。推荐算法已应用到各个领域中，电子商务的应用近年来逐渐普及，当当网和淘宝网等都使用了电子商务推荐系统，推荐系统不止给这些互联网商家带来了巨大的附加利益，同时也提高了用户满意度，增加了用户粘性，

抖音推荐顺序怎么算？

目前抖音的推荐机制是人工+算法；总共可以分成三个阶段来理解。 第一步：上传***后，人工审核加标签，再算法推荐人群，根据账号权重，推荐人数为：20-250； 第二步：根据第一次推荐的评论，点赞，分享数量来计算，具体公式：热度=a****完播率+b*评论数量+c*点赞数量+d*分享数量；权重：a>b>c>d， 第三步：数据反馈达标，就会进入下一个流量池，这个流量池人数在1000人—5000人之间，进入更大的流量池，还是根据上面那个公式。 以上是回答，希望对你有所帮助

购物网站的商品推荐算法有哪些？

这种形式一般可以按推荐引擎的算法分，主要有基于协同过滤、基于内容推荐等算法。

“买过此商品的人，百分之多少还买过其他啥啥商品”：协同过滤item-based filtering

“和你兴趣相似的人，还买过其他啥啥商品”：协同过滤 user-based filtering

“相关商品推荐”：基于内容推荐content-based

“猜你喜欢” 一般混合使用推荐算法。