演算法推薦

⑴ 演算法推薦怎麼去理解

⑵ 推薦演算法有什麼

推薦演算法有協同過濾，FM等演算法

⑶ 推薦演算法有哪些

應該說分為兩類：個性化和非個性化，「讓全局優秀的內容被大家看到」應該算是非個性化，熱門榜單/最多觀看這類方法可以簡單解決這個問題;不同的人對於「好」的理解不一樣，換句話說也就是偏好不同，所以新加入的好內容我認為是個性化問題。

個性化的兩個主要思想八個字概括之：物以類聚、人以群分。主要的方法及變種應該有很多，像協同過濾、基於內容的、基於標簽的等等。

⑷ 推薦一些演算法比較好的書

劉汝佳的《演算法藝術與信息學競賽》，這本書很適合搞演算法競賽的看。
《演算法導論》這本書就不用多說了，經典
Udi Manber 的《Introction to Algorithms: A Creative Approach》中文名《演算法引論：一種創造性方法》
當然還有很多書，上面三本我有幸看過

⑸ 演算法 推薦演算法 還有什麼算fan

1、為每個物品（Item）構建一個物品的屬性資料（ItemProfile）2、為每個用戶（User）構建一個用戶的喜好資料（UserProfile）3、計算用戶喜好資料與物品屬性資料的相似度，相似度高意味著用戶可能喜歡這個物品，相似度低往往意味著用戶不喜歡這個物品。選擇一個想要推薦的用戶「U」，針對用戶U遍歷一遍物品集合，計算出每個物品與用戶U的相似度，選出相似度最高的k個物品，將他們推薦給用戶U——大功告成！下面將詳細介紹一下ItemProfiles和UserProfiles。

⑹ 推薦一些關於演算法的書籍

1、數據結構與演算法分析：C語言描述（適合入門）

這本書相對於演算法導論要簡單一些，更適合入門。演算法導論其實有比較強的理論性，看起來比較吃力。

《數據結構與演算法分析:C語言描述》內容簡介：書中詳細介紹了當前流行的論題和新的變化，討論了演算法設計技巧，並在研究演算法的性能、效率以及對運行時間分析的基礎上考查了一些高級數據結構，從歷史的角度和近年的進展對數據結構的活躍領域進行了簡要的概括。由於《數據結構與演算法分析:C語言描述(原書第2版)》選材新穎，方法實用，題例豐富，取捨得當。《數據結構與演算法分析:C語言描述》的目的是培養學生良好的程序設計技巧和熟練的演算法分析能力，使得他們能夠開發出高效率的程序。從服務於實踐又鍛煉學生實際能力出發，書中提供了大部演算法的C程序和偽碼常式。

2、演算法設計與分析基礎（適合入門）

作者基於豐富的教學經驗，開發了一套對演算法進行分類的新方法。這套方法站在通用問題求解策略的高度，能對現有的大多數演算法都能進行准確分類，從而使本書的讀者能夠沿著一條清晰的、一致的、連貫的思路來探索演算法設計與分析這一迷人領域。本書作為第2版，相對第1版增加了新的習題，還增加了「迭代改進」一章，使得原來的分類方法更加完善。

3.0、演算法引論：一種創造性方法（適合入門）

和普通的演算法書不同，這本書從創造性的角度出發——如果說演算法導論講的是有哪些演算法，那麼演算法引論講的就是如何創造演算法。結合前面的演算法設計與分析基礎，這本書把能解決的演算法問題數量擴大了一個數量級。

3.1 演算法競賽 | 信息學奧賽一本通（算競入門）

AlphaWA同學推薦的入門書籍，網上沒有PDF版本，自己去淘寶買嘍。

3.2 演算法競賽 | 演算法競賽進階指南（算競進階）