1樓：艾克斯智慧型
對大部分機器學習課題當中，演算法都不是最核心的部分，特別是推薦系統。與業務的結合能力，特徵工程，各指標資料的調參，都比原始演算法的選擇更考驗工程人員。可以看看艾克斯智慧型的推薦系統，提供了很多可調引數資料點，靈活度也比較高。
大的框架選擇上主流的演算法框架差異並不是很大。
2樓：劉超
探索推薦引擎內部的秘密，第 1 部分: 推薦引擎初探http://www.
探索推薦引擎內部的秘密全系列文章
3樓：xlvector
首先可以按照資料分類，分成協同過濾，內容過濾，社會化過濾
如果是按模型，有基於鄰域的模型，Latent Factor Model， Graph Model等等
4樓：陳義
推薦系統是乙個典型的資料探勘應用場景，每種演算法提出之後，都會有人設法把它推廣到推薦領域檢驗效果，所以演算法種類的確不勝列舉。
不過說到典型演算法，我想還應該補充上關聯規則，這個專門為推薦而生的方法。就像很多在interestingness方面的後續研究裡指出的，最初的關聯規則方法直接應用於推薦會有很多問題。但換個角度看，item-based方法實際上也可以看成是關聯規則方法的退化(前件只有乙個item), 既然item-based方法能取得良好的效果，關聯規則方法應該也是很有潛力的甚至更為強大的，因為它充分考慮了多個前項之間的互動。
當然，關聯規則顯然比item-based方法計算代價更高。http://
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的推薦方法裡似乎也包含了關聯規則方法，以他們的資料量，這應該是非常有難度的乙個工作。
推薦一些關於襪子的品牌或店鋪
你方不方便吃速食麵 好穿的襪子千篇一律，有特色的襪子重里難尋，現在襪子不僅僅是穿的舒適就行，也要有乙個好的搭配呀！不同的顏色，圖案，款式搭配出來的襪子也是不一樣的，有些追求的就是襪子的保暖以及好穿，比如我的室友，但是要知道或許在你一身搭配都平淡的時候來上一雙點睛的襪子那麼遮一身也就不會在顯得平淡了。...
求推薦一些關於死亡教育的書籍
河馬愛挖書 家裡有一位長輩離世，娃經歷了最後的離別過程，對於死亡的話題耿耿於懷。找到一本比較溫和解釋死亡的繪本。這個繪本很冷門，寫的是樹的死亡，但是對孩子了解死亡很受用。書的名字叫 大櫸木 森林裡一棵老樹倒下了，周圍的樹木都很不捨得。為什麼高大的樹木會倒下呢？曾經的榮光不再。不再能觸控天空，不再能給...
能推薦一些關於秦漢史的書嗎？
私心推薦我見人就安利的 田餘慶先生 秦漢魏晉史探微 田先生的思路邏輯清晰，推理精妙絕倫，文筆流暢引人入勝。田先生能在各中細節中尋找真相，並一步步推理。真真真是我特別尊敬的一位歷史學者。普遍推薦的可能還有 史記 漢書 後漢書 劍橋秦漢史 通史方面 中國通史 呂思勉 國史大綱 錢穆，等等這些也不多說，當...