1、推薦算法

1.1 基于關聯規則

1.2 基于內容

1.3 協同過濾

2、關鍵點

2.1 向量化

2.2 相似度計算

歐氏距離、皮爾遜相關度、曼哈頓距離

2.3 推薦結果選擇

2.4 性能

3、 雜談

目標：根據用戶的興趣特點和購買行為，向用戶推薦用戶感興趣的信息和商品。

原理：通過用戶共同購買或者共同喜歡來計算用戶之間的相似度，將相似度高的用戶的興趣愛好來推薦給用戶（該用戶對這些的興趣在推薦前未知）

總結

以上是生活随笔為你收集整理的推荐点滴的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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