原标题：原来“猜你喜欢”竟是一种“算法”
每个人的智能手机设备里都存放着各种功能的应用软件，打开程式主页，通常看到一列清单，标注称“猜你喜欢”，实际上是设有产品和内容的推荐列表。看似自动生成，但其实背后依靠的是一种计算机算法——推荐算法，通过追踪和收集使用者过去的消费数据，预测、匹配用户的潜在需求，生成个性化推荐列表。
电子商务逐渐普及，音乐、图书、视频、新闻、购物等等都由传统形式向线上模式转变，顾客群体的选择太过丰饶，亦造成一定的不知所措，而“猜你喜欢”正好解决这般烦扰。
推荐算法的种类其实蛮多，包括基于内容的算法、基于协同的算法、基于关联的算法、基于知识的算法等等，每个平台针对目标群体不同、效应不同，从而选择最适合的算法。
譬如音乐应用程式较多运用的是基于协同过滤的推荐算法。首先程式本身需要存有足够多量的歌曲，在用户使用过程中，记录每一首歌最受欢迎的群体特征。进而，根据特征进行分类归纳，让相同群体之间的数据共享，生成“猜你喜欢”。
其实协同过滤的本质，也类似物以类聚的理念。用户1喜欢A、B，用户2喜欢C、D，用户3喜欢A、E，那么用户1和用户3自然被归纳为同一个群体，将B推荐给用户3，将E推荐给用户1，彼此补充各自数据，诸如此类。当用户数据足够庞大，算法也会更为精确，大大提高用户满意度与用户粘性，给企业制造附加利益价值。
实际在现实操作中推荐算法的运用远远要更加复杂，往往也会出现多种算法的组合，仅仅利用机器整理数据暂时还无法达到最优状态，也需要人工参与调节，整个过程是十分繁杂的。返回搜狐，查看更多
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