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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，目前应用推荐算法比较好的地方主要是网络，其中淘宝做的比较好。推荐算法主要分为6种。
基于内容的信息推荐方法的理论依据主要来自于信息检索和信息过滤，所谓的基于内容的推荐方法就是根据用户过去的浏览记录来向用户推荐用户没有接触过的推荐项。基于协同过滤的推荐算法理论上可以推荐世界上的任何一种东西。图片、音乐、样样可以。 协同过滤算法主要是通过对未评分项进行评分预测来实现的。基于关联规则的推荐是以关联规则为基础，把已购商品作为规则头，规则体为推荐对象。基于知识的推荐在某种程度是可以看成是一种推理技术，它不是建立在用户需要和偏好基础上推荐的。由于各种推荐方法都有优缺点，所以在实际中，组合推荐经常被采用。研究和应用最多的是内容推荐和协同过滤推荐的组合。基于效用的推荐是建立在对用户使用项目的效用情况上计算的。
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