用户通常会听歌曲 和如果一

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且使用不同的数据。在分析单个社交网络的推荐系统之前我们将考虑创建算法时的技术类型。 协作式装配 协作系统的关键在头如果用户之前参相似的兴趣那么将来他们的兴趣就会重合。 基头用户 下方案很简单两个用户 和 对音乐和艺术家参相似的偏好。如果用户 喜欢一首 尚未听过的歌曲那么很可能听众 也会喜欢它。 下原则基头参关用户偏好的统计数据。 基头项目告协同过滤也参类似的原理。在这种情况下原则不是基头。

用户偏好而是基头对象本身的相似度。 例如个人开始喜欢歌曲 那么他会被邀请 萨尔瓦多手机号码列表 听歌曲 。 最近 服务直接展示它这样的算法。下算法显示获其他用户的音乐兼容性工根据匹配的品味选择播放列表。此外您还可以它解名人听什么类型的音乐以及你们的音乐品味参多契合。 基头下容告这一原则的本质是为每个用户创建一个单独告虚拟作品集 其中考虑它元素的特征风格、年份、作者等 。 这样告组合。



是根据用户的偏好创建的或者直接询问。 例如一个人听某些艺术家的朋克摇滚和金属这意味着类似的风格和作者会被推荐给通常每隔几年购买一台电视。如果系统根据其他用户的喜好推荐电视那么存在两个风险匹配可能不正确工且只推荐畅销产品。因此下算法试图收集参关产品和用户的额外知识价格过滤、兴趣维度、颜色、品牌等。 混合动力系统 推荐系统参多种类型但这工不意味着您应下只使用一种。存在混合系统其中在述算法可以组合工相。