【用户推荐分析算法,用户画像分析算法】你会推荐What算法1我会推荐RFM-3算法 。内容-2算法根据用户行为推断用户偏好，以及具有相同偏好的项目用户-2/，推荐 算法在某种程度上类似于关联规则分析都是使用大众用户的行为记录，关联规则分析也可以作为辅助 ， 两者的区别:1，-2算法特别是协同过滤推荐是基于一个间接推荐；关联规则分析是direct 分析 。
1、如何做好「 推荐 算法」?有哪些常见的错误需要避免?分享到这里 。1.推荐 算法构成了一套标准推荐 算法，需要四个组成部分:一是数据来源 ， 行为基础数据的筛?。煌ǔＧ榭鱿拢萍?算法来自用户行为集合 。简单来说，行为数据越丰富，样本覆盖越全面，结果越准确 。如果抽样有偏差，那么结果也会有偏差 。例1:Games推荐算法，我们之前用的是登录用户的游戏历史，所以推荐的结果会集中在需要登录的游戏上 。
例2:在搜索引擎中，对于关键词有两种方案可以做推荐一种是基于广告主的竞价记录；另一种是基于网民的搜索行为；前者更专业，噪音更?。缓笳吒哺敲婀悖?噪音大，各有利弊，根据业务需求选择 。推荐 算法，通常来源于用户的行为记录，如关键词推荐 Yong 用户搜索历史、电商 。但这不是绝对的，也有用户原则不是基于推荐行为记录，比如用户身份特征或者其他地域、网络环境等特征 。由于篇幅和常见业务需求的限制 ， 在此不做解释 。
2、代码合规系列Vol.1:浅谈 推荐 算法合规前言:《西部世界》这部豆瓣评分9.4的科幻剧，赢得了无数粉丝的跪求 。在westworld中，人们通过编程实现的人工智能，体验代码创造的虚拟现实世界 。在游戏《我的世界》中，人们也可以通过编程创造自己的世界 。有人预言，未来的世界将是软件和代码的世界 。我们无法预测未来，但活在当下，能清晰地感受到代码正在深刻地改变我们的生活，改造现实世界 。
目前，代码世界仍处于早期野蛮生长时代，代码难以约束 ， 相关的社会规范几乎不存在，仿佛脱离了社会规范，拒绝接受法律约束和道德审视 。但是近几年文明之光开始出现，代码合规开始进入大家的视线 。大家开始讨论算法合规、开源代码合规等前沿话题 。笔者做了几年代码，学了几年法律，正在做企业合规，打算加入代码合规的讨论，开设代码合规专栏，分享自己的合规经验 。
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