下面總結了常用的一些推薦演算法的分類和概念，幫助你快速了解推薦系統。
1、根據系統使用者的基本資訊發現使用者的相關程度，然後將相似使用者喜愛的其他物品推薦給當前使用者。
2.、使用者資訊標籤化的過程又稱為使用者畫像。使用者畫像就是企業通過收集與分析消費者社會屬性、生活習慣、消費行為等主要資訊的資料之後，完美地抽象出乙個使用者的商業全貌。
6、基於ugc的推薦。
1、協同過濾可以解決基於內容的一些侷限
2、基於近鄰的協同過濾
使用場景。user-cf主要用於新聞**，物品數量遠大於使用者數量，物品的更新程度比較快。item-cf主要用於電商、電影、****，物品數量遠遠小於使用者數量，物品的個數和相似度比較穩定。基於物品的機制比基於使用者的實時性要好
缺點：核心基於歷史資料，對新物品和新使用者都有「冷啟動」的問題；推薦的效果依賴於使用者歷史偏好的資料的多少和準確性；在大部分 的實現中，使用者歷史偏好是用稀疏矩陣進行儲存的，而稀疏矩陣上的計算有些明顯的問題，包括可能少部分人的錯誤偏好會對推薦的準確度有很大的影響。
3、基於模型的協同過濾。
隱語義模型（lfm）。訓練模型時，可以基於標籤內容來提取物品特徵，也可以讓模型取發掘物品的潛在特徵，通過矩陣分解進行降維分析。
矩陣因子分解。主要通過交替最小二乘法（als）和梯度下降演算法。
4、基於近鄰的推薦和基於模型的推薦的區別
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