推荐算法
关于算法
阿朱对于算法的了解不多，总结如下，希望多多交流，改正瑕疵。算法推荐主要有5种方式：基于内容推荐：这是基于用户个人兴趣的推荐。根据用户个体的历史行为，计算对内容特征的偏好程度，进而推荐出与用户特征偏好匹配的内容。协同过滤算法：这是基于群体的推荐。基于用户的相似度、内容的共现度，以及基于人口...
抖音热门推荐机制是怎么计算的?
抖音的算法是怎么回事？——天津欧思创科技有限公司 简单地说：抖音的算法，其实是一个漏斗机制，跟今日头条的去中心化的推荐算法原理基本一致。它分为三个步骤：第一，冷启动流量池曝光 假设每天在抖音上有100万人上传短视频，抖音会随机给每个短视频分配一个平均曝光量的冷启动流量池。比如，每个短...
抖音的推荐机制是利用的什么原理?
一、智能算法的推荐原理 智能算法推荐的本质，是从一个聚合内容池里面给当前用户匹配出最感兴趣的内容。这个内容池，每天有几十上百万的内容，涵盖15s短视频、1min长视频、5min超长视频。而在给用户匹配内容的时候，平台主要依据3个要素：内容、用户以及用户对内容的感兴趣程度。系统是怎么理解我们创作的...
个性化推荐是怎么做的?
各种推荐算法不能仅仅是研发涉猎领域,作为PM,也要深入到算法内部,了解算法的设计,以及结合内容对算法不断“调教”,才能让产品的推荐算法不断完善,才能符合用户的口味。 目前比较流行的个性化推荐算法有以下几种: 基于内容的推荐:根据内容本身的属性(特征向量)所作的推荐。 基于关联规则的推荐:“啤酒与尿布”的方...
3-27 抖音推荐页、同城页、关注页算法
上次跟二表哥聊完，感觉还有很多东西没有聊透彻。比如抖音的推荐系统是如何工作的，他背后的算法是什么，为什么要采用这些算法。带着歇着疑问，我又抓到了二表哥，问出了这些问题。二表哥笑着说，因为抖音是一个拥有大量用户和创作者的平台，每分钟有上千个视频，被上传到抖音上，用户不可能观看完每一...
ai算法有哪些
人工智能中的算法种类1、神经网络算法：人工神经网络系统是20世纪40年代后出现的。它是由众多的神经元可调的连接权值连接而成，具有大规模并行处理、分布式信息存储、良好的自组织自学习能力等特点。2、K-最近邻算法（K-NearestNeighbors，KNN）非常简单。KNN通过在整个训练集中搜索K个最相似的实例，即K个...
淘宝首页的推荐是怎么算出来的
我相信有很多的朋友都碰到跟我一样的问题，也经常就此问题吐槽电商的推荐算法蠢。针对性的推荐实际上解决了很多人的选择困难症。但我们更喜欢的是，我买了一箱牛奶,你能给我推荐一些面包，饼干,干粮之类的东西。在我买了一件衣服,你能给我推荐搭配的裤子或者鞋子。这样的推荐才是我们所期望的。当然...
百家号荐什么意思
百家号利用智能的推荐算法将文章推荐给用户，每一个用户的阅读喜好都会被系统记录，并通过智能算法为每一个用户设定多个标签。当一篇文章与用户拥有相同标签时，这篇文章就会推荐给该用户，而该用户在看到文章推送后阅读该文章就如同为该文章“投了一票”，当系统检测“票数较多”，自然会推荐给更多的用户...
快手算法推荐机制的利弊
快手算法推荐机制的利弊如下。1、利。快手算法的利是交互简单易懂，反过来积极影响算法，组合各种推荐算法，覆盖用户不同的需求，以达到推荐的视频都是用户想看的。2、弊。快手的产品战略上不是培养大V，反而是要限制大V的发展，所以没有排行，不会主观引导流量。
如何让手机推荐自己可能感兴趣的内容?
您好！很高兴为您解答。随着智能手机的普及，其内置的推荐算法已经成为业界的热门话题之一。用户在在看视频、搜索网页或使用移动应用时，推荐系统将分析用户喜好和行为，为用户提供个性化的内容和服务。那么，手机是怎样知道你喜欢什么的呢？以下是一些可能的方法和技术。一、数据采集 当一个应用或服务收集...
富县保儿回答： 推荐算法大致可以分为三类:基于内容的推荐算法、协同过滤推荐算法和基于知识的推荐算法. 基于内容的推荐算法,原理是用户喜欢和自己关注过的Item在内容上类似的Item,比如你看了哈利波特I,基于内容的推荐算法发现哈利波特II-VI,与...
厉裴19170058600问： 推荐算法有哪些? - ？
富县保儿回答：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. 基于协同过滤的推荐 基于用户的协同过滤算法: 基于一个这样的假设“跟你喜好相似的人喜欢的东西你也很有可能喜欢.”所以基于用户的协同过滤主要...
厉裴19170058600问： 推荐算法的组合推荐 - ？
富县保儿回答： 由于各种推荐方法都有优缺点,所以在实际中,组合推荐(Hybrid Recommendation)经常被采用.研究和应用最多的是内容推荐和协同过滤推荐的组合.最简单的做法就是分别用基于内容的方法和协同过滤推荐方法去产生一个推荐预测结果,...
厉裴19170058600问： 购物网站的商品推荐算法有哪些? - ？
富县保儿回答： 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.
厉裴19170058600问： 什么叫基于模型的推荐算法 - ？
富县保儿回答： 模型是一个或者一系列的数学表达式,用来描述所要解决的问题.算法是解决这个模型,也就是这些表达式的具体过程,常常结合编程解决.
厉裴19170058600问： 淘宝的推荐算法是怎样的? ？
富县保儿回答： 淘宝的关联推荐从位置上讲主要有两类,一类是放在卖家的宝贝描述里的,另一类是淘宝直通车推荐.直通车推荐其实就是付费的搜索排名,按谁付的关键词出价高谁的位置就好,按点击付费.有很多直通车优化的服务商.放在宝贝描述里面的又有多种形式,通过第三方应用可以将卖家想要推荐的宝贝推荐到其它宝贝下面.还有一种就是淘宝给卖家一些推荐橱窗位,是淘宝旺铺的一项功能.个性化推荐是当今电子商务的大趋势,第三方应用放到宝贝描述里面的都是静态信息,没有办法根据买家特点进行推荐.但有些应用可以根据买家关注的产品,给出不同的推荐信息.这里面做得比较好的是智推宝,根据不同的行业类目,进行了深度的分类关联,可以大大节省卖家的精力.
厉裴19170058600问： 推荐算法的主要推荐方法的对比 - ？
富县保儿回答： 各种推荐方法都有其各自的优点和缺点,见表1. 表1 主要推荐方法对比 推荐方法优点缺点基于内容推荐推荐结果直观,容易解释;不需要领域知识 新用户问题;复杂属性不好处理; 要有足够数据构造分类器 协同过滤推荐新异兴趣发现、不需...
厉裴19170058600问： 今日头条个性化推荐算法原理是什么呢? ？
富县保儿回答： 今日头条的个性化推荐算法原理就是基于投票的方法,其核心理念就是投票,每个用户一票,喜欢哪一篇文章就把票投给这篇文章,经过统计,最后得到结果很 可能是在这个人群下最好的文章,并把这篇文章推荐给同人群用户过程就是个性化推荐,实际上个性化推荐并不是机器给用户推荐,而是用户之间在互相推荐,看起 来似乎很简单,但实际上这需要基于海量的用户行为数据挖掘与分析.
