文章最前： 我是Octopus，這個名字來源於我的中文名--章魚；我熱愛編程、熱愛算法、熱愛開源。所有源碼在我的個人github ；這博客是記錄我學習的點點滴滴，如果您對 Python、Java、AI、算法有興趣，可以關注我的動態，一起學習，共同進步。
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1.基於內容推薦推薦算法
基於內容的推薦只考慮了對象本身性質，將對象按照標籤形成集合，如果你消費集合中的一個則向你推薦集合中其他的對象;根據物品或內容的元數據，發現物品或內容的相關性，然後基於用戶以前的的喜好記錄推送給用戶相似的物品,它不能進行實時的進行推送；
2.協同過濾推薦算法
協同過濾算法又分爲三種：基於用戶的協同過濾算法，基於項目的協同過濾算法，基於模型的協同過濾算法
基於協同過濾的推薦算法：充分利用集體智慧，即大量的人羣的行爲和數據收集的答案，以幫助我們隊整個人羣得到統計意義上的結論，推薦的個性化程度高，基於以下兩點：
1）興趣相近的用戶可能會對同樣的東西感興趣；
2）用戶可能偏愛與自己購買的東西相類似的商品；
也就是說考慮進去了用戶的歷史習慣，對象客觀上不一定相似，但是人的行爲有可能主觀上是相似的，就可以產生推薦了。