如下所示:
1.算法是什麽？為什麽我們需要算法？
全球每年產生的數據將從2018年的33ZB十萬億字節增加到175ZB，相當於每天產生491EB的數據。本質上，算法是“以數學方式或計算機代碼表達的觀點”。其中，推薦系統是壹個信息過濾系統，幫助用戶減少瀏覽大量無效數據造成的時間和精力浪費。
2.推薦技術發展史上有哪些關鍵事件？
信息過載是上世紀八九十年代就有的概念。隨著信息技術和互聯網的飛速發展，人類已經從信息匱乏的時代走向了信息過載的時代。到了20世紀90年代中期，研究人員開始試圖通過預測用戶對推薦項目、內容或服務的評分來解決信息過載的問題。推薦系統也作為壹個獨立的研究領域出現。
3.推薦系統有哪些類型？
推薦系統發展至今，其核心技術大致可以分為基於協同過濾的推薦方法、基於內容的推薦方法和混合推薦方法。基於協同過濾的推薦方法本質上是根據相似用戶的相似偏好，向其推薦自己喜歡的物品、內容或服務。
根據物品的描述信息、標簽等相關信息、用戶相關信息以及用戶對物品的評論、收藏、喜歡、觀看、瀏覽和點擊，構建推薦算法模型。
4.推薦算法會導致信息變窄嗎？
在外界的印象中，個性化推薦就像壹個漏鬥，會將推薦的內容與用戶進行匹配，傾向於推薦高度符合其喜好的內容，導致推薦內容越來越窄。
推薦技術不是簡單的“做自己喜歡的事”。在壹些專家看來，如果能在推薦用戶感興趣的內容的基礎上，深度激發和滿足用戶的潛在需求，那麽算法就能更好地滿足人們對信息的多維訴求。