大数据推荐算法（大数据推荐算法的应用）
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大数据的推荐算法真的很厉害吗?
1、大数据的推荐算法还真的是挺厉害的，想要做一个非常好的推荐机制，需要考虑的维度非常之多，需要处理的数据量非常之大，需要计算能力非常之强。
2、麦克风和录音权限是否真的能泄露你的隐私呢 一说到大数据和推荐算法，就有很多人会说起自己遇到的一些“奇事”。
3、一言蔽之， 无论是推荐算法还是信息茧房，我们都应该时刻保持警惕心理，做获取信息的主人，而非被信息获取的奴隶。
4、基于流行度的推荐。、基于好友推荐。基于人口统计学的推荐。基于内容的推荐算法（content based—简称CB）。基于协同过滤的推荐算法（collaborative filtering—简称CF）。混合推荐机制。
07_推荐系统算法详解
说电商推荐那不可能不讲到亚马逊，传言亚马逊有三成的销售额都来自个性化的商品推荐系统。实际上，我自己也常常在这里找到喜欢的书，也愿意主动的去看他到底给我推荐了什么。
目前，主流的推荐算法主要包括协同过滤推荐、基于内容推荐、基于知识推荐、以及混合推荐等。这些算法技术背后都有着强大的技术支持，例如数据挖掘、机器学习、深度学习等。
了解关于系统推荐算法的知识，有什么好的资源推荐？ 找推荐系统相关的会议，接着按年份在相关的会议上找文章，找几本经典的书，看一看像《集体智慧编程》这种书，它更像是一本入门工具书。
并且在早期的研究提出了通过信息检索和过滤的方式来解决这个问题。到了上世纪90年代中期，研究者开始通过预测用户对推荐的物品、内容或服务的评分，试图解决信息过载问题。推荐系统由此也作为独立研究领域出现了。
大数据“推荐算法”分宿舍是否适合所有高校推广?
，成都大学用算法为新生匹配室友，从根本上来解决了新生选择室友困难的问题。成都大学利用大数据选房的方式，通过算法优化为新生匹配，这种做法也能够解决新生匹配室友困难的问题。
成都大学用算法为新生匹配是由大数据的应用变得如此广泛，是因为大家都是有共同需求的。肯定希望跟自己趣味相投的人居住在一起，会觉得十分幸福。面对一年的开学季，大家对于大学都是新鲜又陌生的。
会让自己的宿舍生活更加的开心，不会因为一点点小事情就和舍友吵架，会让宿舍生活更融洽。
四川成都大学是非常贴心的，直接用算法为新生匹配室友，这样做主要是出于每个人的生活习惯以及身体状况考虑的。比如说有些人比较喜欢早睡，就希望宿舍可以在10点的时候熄灯。
缺点：是需要大量的人力资源来进行内容筛选和推荐，相较于算法推荐机制，效率较低。大数据算法推荐优点：可以快速分析海量数据，为用户提供更加高效的推荐服务。
准确地识别的这些内容，并把它最快速度扼杀掉。总结一下 大数据的推荐算法还真的是挺厉害的，想要做一个非常好的推荐机制，需要考虑的维度非常之多，需要处理的数据量非常之大，需要计算能力非常之强。
常见的推荐算法
1、快手的算法主要有以下三种：流量池分配 快手的流量池，是指作品因获得不同曝光率而得到的不同流量位置。
2、基于用户的相似度、内容的共现度，以及基于人口特征将用户聚集为不同群体来推荐。
3、复杂来说，根据行为设计权重，根据不同维度属性区分推荐品都是麻烦的事，常用的判断用户可能会喜欢推荐品程度的余弦向量公式长这样，我就不解释了（已经勾起了我关于高数不好的回忆）。。
大数据常用的各种算法
离散微分算法(Discretedifferentiation)。大数据挖掘的算法：朴素贝叶斯，超级简单，就像做一些数数的工作。如果条件独立假设成立的话，NB将比鉴别模型收敛的更快，所以你只需要少量的训练数据。
大数据算法根据其对实时性的要求可以分为以下三类：实时算法：这类算法的输出需要在给定的时限内得到。非实时算法：这类算法的输出不需要在给定的时限内得到，但是它们必须能够在可接受的时间内完成。
分支界定算法(Branch and Bound)——在多种最优化问题中寻找特定最优化解决方案的算法，特别是针对离散、组合的最优化。
分支界定算法(Branch and Bound)&mdash；&mdash；在多种最优化问题中寻找特定最优化解决方案的算法，特别是针对离散、组合的最优化。
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