个性化推荐（推荐系统）经历了多年的发展，已经成为互联网产品的标配，也是 AI 成功落地的分支之一，在电商(淘宝/京东)、资讯(今日头条/微博)、音乐(网易云音乐/QQ音乐)、短视频(抖音/快手)等热门应用中，推荐系统都是核心组件之一。
今天给大家分享几种常用的推荐算法及其各自优缺点。
个性化推荐（推荐系统）经历了多年的发展，已经成为互联网产品的标配，也是 AI 成功落地的分支之一，在电商(淘宝/京东)、资讯(今日头条/微博)、音乐(网易云音乐/QQ音乐)、短视频(抖音/快手)等热门应用中，推荐系统都是核心组件之一。
推荐算法是整个推荐系统中最核心、最关键的部分，很大程度上决定了推荐系统性能的优劣。目前，主要的推荐算法包括：
基于内容推荐 基于行为协同过滤推荐 基于关联规则推荐 基于效用推荐 基于知识推荐 基于上下文推荐 基于深度学习的推荐 组合推荐 基于内容的推荐基于内容的推荐（Content-based Recommendation）是信息过滤技术的延续与发展，它是建立在项目的内容信息上作出推荐的，而不需要依据用户对项目的评价意见，更多地需要用机器学习的方法从关于内容的特征描述的事例中得到用户的兴趣资料。
在基于内容的推荐系统中，
