推薦系統技術內幕（四）：算法篇之召回與融合

基於內容的推薦算法 基於內容的推薦算法，建立在這樣一個基本假設上：用戶會喜歡他喜歡的物品的相似物品。 這是一個很樸素的假設，也比較符合人性，比如如果喜歡看喜劇之王，大概率也會喜歡大話西遊。在這個假設的基礎上，我們的推薦算法的過程就是：將找到用戶喜歡的物品的相似物品，如果用戶還沒有消費過，就推薦給他。 原理是不是很簡單。 在新物品加入的時候，還沒有積累任何的用戶行爲數據，這時候只能靠基於內容的推薦了

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