如何理解協(xié)同過濾？基于用戶的協(xié)同過濾主要基于用戶之間的相似性（取決于用戶的歷史偏好數(shù)據(jù)）。首先計算用戶之間的相似度，然后將用戶喜歡的項目推薦給相似的用戶。也就是說，當用戶需要個性化推薦時，可以先通過興

如何理解協(xié)同過濾？

基于用戶的協(xié)同過濾主要基于用戶之間的相似性（取決于用戶的歷史偏好數(shù)據(jù)）。首先計算用戶之間的相似度，然后將用戶喜歡的項目推薦給相似的用戶。也就是說，當用戶需要個性化推薦時，可以先通過興趣愛好或行為習慣等找到與自己相似的其他用戶，然后推薦那些喜歡和不知道的相似用戶。

基于項目之間的相似度，基于項目的協(xié)同過濾首先計算項目之間的相似度，然后根據(jù)用戶的評分將用戶喜歡的相似項目推薦給用戶。也就是說，當一個用戶需要個性化推薦時，比如說，因為他之前購買過《集體智能編程》一書，他會推薦《機器學習實踐》一書，因為其他很多用戶同時購買了這兩本書。

基于用戶的協(xié)同過濾需要在線（系統(tǒng)上線后）找到用戶之間的相似關系，計算復雜度肯定會高于基于文章的協(xié)同過濾。同時，我們還需要考慮推薦算法的冷啟動問題（如何在沒有大量用戶數(shù)據(jù)的情況下讓用戶滿意推薦結果）。例如，我們可以讓用戶在注冊時選擇自己感興趣的領域來生成粗粒度的推薦。

基于用戶的協(xié)同過濾是推薦用戶喜歡的、與他們有共同興趣的項目。因此，基于用戶的協(xié)同過濾推薦更具社會性，即推薦的項目是群組中符合用戶興趣的熱點項目，并且可以向用戶推薦新類別的項目。

基于項目的協(xié)作過濾是推薦與用戶以前喜歡的項目相似的項目?；陧椖康膮f(xié)同過濾更具個性化，因為推薦的項目一般都滿足自己的獨特興趣，所以更適合用戶個性化需求強烈的領域。然而，由于商品的相似性相對穩(wěn)定，很難向用戶推薦新的商品類別。如果我們像大海一樣進入震撼人心的聲音深處，可以說一筆巨資就能帶來整個品牌的火爆，它就成為了品牌的營銷品牌，而15年代短視頻的贏家就是其系統(tǒng)不斷輸出tiktok的強大能力。

然后我們必須了解算法背后的邏輯：流量池、覆蓋推薦、熱權重和用戶心理追求?？吹较旅娴膱D片后，您就可以理解搖動tiktok的一般算法了。

抖音的推薦算法是怎樣的？

1. 從科學的角度來說，你想看到的就是你想看到的。生活，信息變得更容易。

2. 從商業(yè)角度來說，它是讓你看到你可能消費什么，什么會誘惑你消費。

研究推薦算法的目的及意義是什么？

不是所有的努力都是有價值的，只要你認為你努力了，或者你成功了。不，頭條推薦的是內(nèi)容是原創(chuàng)的。機器人審計和人工審計是無情的關鍵。不管內(nèi)容有多難，都無法安慰。

與其他通俗易懂的文章相比，你寫的詞應該是不同的，有自己的特點。同時，你不應該脫離現(xiàn)實，也要創(chuàng)新。你應該有自己獨特的闡述方式。平行句不能被復制和攜帶。格言應該簡潔明了，你應該有自己的創(chuàng)作精神，讓讀者一眼就知道這是你的風格。

隨著時間的推移，評論者和讀者會有一種認知印象，即您熟悉文字和面部。你會擔心推薦量和閱讀量嗎？

如果你肚子里真的有干貨，我會告訴你，好貨不難。不管他們多么努力，他們的胃是空的，他們的話是空的。讀者對它們不感興趣。建議是徒勞的。

辛苦寫的東西，推薦量只有幾百，還有必要堅持寫下去嗎？

精確排水是一個前沿技術問題。你說現(xiàn)在很多排水軟件都在作弊，我很同意你的說法。

精準引流需要從兩個方面看：一是平臺本身的精準引流：大數(shù)據(jù)算法、精準配送、智能推送等。交通分配平臺的技術也決定了排水的精確性。從整個頂級媒體來看，今日頭條的技術非常先進，為用戶發(fā)布信息、實現(xiàn)精準引流提供了技術支持。

第二是精確排水。自媒體的物理優(yōu)勢和內(nèi)容是準確排水的關鍵。知足為王。如果沒有好的原創(chuàng)內(nèi)容，就不能引起網(wǎng)友的興趣，就無法達到共鳴，也很難達到精準排水的效果。

因此，平臺對于準確排水很重要，但內(nèi)容是關鍵。漏了兩個或一個方面，就不能準確引流。

如何有效精準引流？

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