推荐系统算法？

手机推荐算法原理是什么?

用户行为分析 智能手机通过用户行为分析来了解用户的兴趣爱好。例如，你在搜索引擎上搜索了一些关键词，手机就会通过这些关键词来推荐相关的内容。

可能是根据以下几个原因：搜索历史记录：当一个人使用手机进行搜索时，搜索引擎会记录下他们的搜索历史记录。这些记录可以揭示一个人的兴趣和喜好。

手机可以使用协同过滤算法和其他算法来向用户推荐他们可能感兴趣的应用程序、视频、音乐或其他内容。这有助于让用户感到更满意，并提高他们对手机的使用体验。2 自定义设置 手机可以根据用户的偏好自定义设置。

推荐算法是一种将用户的历史数据和行为分析，从而为用户提供个性化的推荐服务的算法。手机中的推荐算法可以通过对用户的历史行为和数据分析，来为用户提供相关的内容和服务。

推荐算法：手机内置的推荐算法会根据用户的历史搜索、观看记录、收藏记录等数据，为用户推荐更加符合他们的喜好的内容。推荐算法通常会考虑多个因素，例如用户的行为习惯、兴趣爱好、地理位置等。

例如，如果一位用户信任另一位用户，并经常从他那里获取有价值的推荐和建议，那么推荐算法可以使用这一信息，为用户提供更加精准和具有信任度的推荐。

07_推荐系统算法详解

1、基于用户(User-CF)： 基于用户的协同过滤推荐的基本原理是，根据所有用户对物品的偏好，发现与当前用户口味和偏好相似的“邻居”用户群，并推荐近邻所偏好的物品。

2、首先回顾一下UserCF算法和ItemCF算法的推荐原理：UserCF给用户推荐那些和他有共同兴趣爱好的用户喜欢的物品， 而ItemCF给用户推荐那些和他之前喜欢的物品具有类似行为的物品。

3、这种算法基于一种物以类聚人以群分的假设， 喜欢相同物品的用户更有可能具有相同的兴趣 。基于协同过滤推荐系统一般应用于有用户评分的系统中，通过分数去刻画用户对于物品的喜好。

4、完全个性化可以只基于用户行为进行推荐，在构建推荐算法时只考虑到用户个人的特征和行为 ，不需要考虑其他用户，这也是最常见的内容推荐方式。

常见的推荐算法

加权混合：用线性公式将几种不同的推荐按照一定权重组合起来，具体权重值需要反复测试调整。

外排序、内排序、插入类排序、直接插入排序、希尔排序、选择类排序。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，应用推荐算法比较好的地方主要是网络。

混合（Mixed）：同时采用多种推荐技术给出多种推荐结果为用户提供参考。特征组合（Feature combination）：组合来自不同推荐数据源的特征被另一种推荐算法所采用。

协同过滤算法的核心都是通过用户行为来计算相似度，User-CF是通过用户行为来计算用户间的相似度，Item-CF是通过用户行为来计算物品间的相似度。

包括Aspect Model，pLSA，LDA，聚类，SVD，Matrix Factorization等，这种方法训练过程比较长，但是训练完成后，推荐过程比较快。