我在做畢設
現在許多平臺都使用大數據的推薦算法來向用戶推薦更適合的內容，那麼這個算法本身真的很厲害麼？
A 推薦算法的核心——分類器
一個平臺上的內容何止千萬，如何才能準確地找到你喜歡的那幾條呢？
- 把用戶分類
通過你的點贊/轉發/停留/評論/不喜歡這此操作，為你打上標籤，把你分類到某一類別的用戶中。
關鍵點在於如何設計這些用戶操作和記錄的“機制”，讓用戶做最少的動作就能獲得最有效的信息，準確地把你分類到一個集中。
- 把內容分類
對每個視頻/文章/問答/圖片打上標籤，這時會用到AI的一些算法，去準確地識別內容並分類。
B 推薦算法的難點
- 數據量
這裡並不是說數據量越大越好，其實數據量過多也是算法的難處之一，涉及到如何存儲/如何處理/如何解析等等，能很好地處理龐大的數據的算法是非常不容易的。
- 計算能力
手機上的軟件就那麼大，手機計算能力就那麼點，信息處理的能力非常有限，大部分計算是網站後臺服務器實現的，可是如何能夠利用每一臺手機這些小小地處理器，將部分信息進行預處理，也是很厲害的。
- 自淨化能力
如果單純是喜歡看什麼，就讓什麼火，那後果是非常嚴重的，如果那樣，網絡上恐怕會充斥著黃色/暴力/低俗這些內容了。
所以推薦機制有一個很重要的能力，準確地識別的這些內容，並把它最快速度扼殺掉。
總結一下
大數據的推薦算法還真的是挺厲害的，想要做一個非常好的推薦機制，需要考慮的維度非常之多，需要處理的數據量非常之大，需要計算能力非常之強。
科技千里眼
當然，馬上要厲害到遠超你的想象。不過這些技術實際應用估計還要五年以上的時間。
Victor19901028
當然，信不信如果阿里巴巴的數據庫讓我管理，我能知道你穿什麼顏色的內褲，哪怕你沒有在淘寶上買過內褲！
我認識150020683
現在的大數據是互通的，你的資料在大數據裡是透明的，每個平臺都知道一清二楚
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