算法推荐

⑴ 算法推荐怎么去理解

⑵ 推荐算法有什么

推荐算法有协同过滤，FM等算法

⑶ 推荐算法有哪些

应该说分为两类：个性化和非个性化，“让全局优秀的内容被大家看到”应该算是非个性化，热门榜单/最多观看这类方法可以简单解决这个问题;不同的人对于“好”的理解不一样，换句话说也就是偏好不同，所以新加入的好内容我认为是个性化问题。

个性化的两个主要思想八个字概括之：物以类聚、人以群分。主要的方法及变种应该有很多，像协同过滤、基于内容的、基于标签的等等。

⑷ 推荐一些算法比较好的书

刘汝佳的《算法艺术与信息学竞赛》，这本书很适合搞算法竞赛的看。
《算法导论》这本书就不用多说了，经典
Udi Manber 的《Introction to Algorithms: A Creative Approach》中文名《算法引论：一种创造性方法》
当然还有很多书，上面三本我有幸看过

⑸ 算法 推荐算法 还有什么算fan

1、为每个物品（Item）构建一个物品的属性资料（ItemProfile）2、为每个用户（User）构建一个用户的喜好资料（UserProfile）3、计算用户喜好资料与物品属性资料的相似度，相似度高意味着用户可能喜欢这个物品，相似度低往往意味着用户不喜欢这个物品。选择一个想要推荐的用户“U”，针对用户U遍历一遍物品集合，计算出每个物品与用户U的相似度，选出相似度最高的k个物品，将他们推荐给用户U——大功告成！下面将详细介绍一下ItemProfiles和UserProfiles。

⑹ 推荐一些关于算法的书籍

1、数据结构与算法分析：C语言描述（适合入门）

这本书相对于算法导论要简单一些，更适合入门。算法导论其实有比较强的理论性，看起来比较吃力。

《数据结构与算法分析:C语言描述》内容简介：书中详细介绍了当前流行的论题和新的变化，讨论了算法设计技巧，并在研究算法的性能、效率以及对运行时间分析的基础上考查了一些高级数据结构，从历史的角度和近年的进展对数据结构的活跃领域进行了简要的概括。由于《数据结构与算法分析:C语言描述(原书第2版)》选材新颖，方法实用，题例丰富，取舍得当。《数据结构与算法分析:C语言描述》的目的是培养学生良好的程序设计技巧和熟练的算法分析能力，使得他们能够开发出高效率的程序。从服务于实践又锻炼学生实际能力出发，书中提供了大部算法的C程序和伪码例程。

2、算法设计与分析基础（适合入门）

作者基于丰富的教学经验，开发了一套对算法进行分类的新方法。这套方法站在通用问题求解策略的高度，能对现有的大多数算法都能进行准确分类，从而使本书的读者能够沿着一条清晰的、一致的、连贯的思路来探索算法设计与分析这一迷人领域。本书作为第2版，相对第1版增加了新的习题，还增加了“迭代改进”一章，使得原来的分类方法更加完善。

3.0、算法引论：一种创造性方法（适合入门）

和普通的算法书不同，这本书从创造性的角度出发——如果说算法导论讲的是有哪些算法，那么算法引论讲的就是如何创造算法。结合前面的算法设计与分析基础，这本书把能解决的算法问题数量扩大了一个数量级。

3.1 算法竞赛 | 信息学奥赛一本通（算竞入门）

AlphaWA同学推荐的入门书籍，网上没有PDF版本，自己去淘宝买喽。

3.2 算法竞赛 | 算法竞赛进阶指南（算竞进阶）