通俗易懂，互联网的常见推荐算法

没有复杂的公式，没有晦涩的技术词汇，从最简易的案例，了解互联网最常见的推荐算法，每篇1分钟，保证弄懂。

一、《从电影推荐开始，聊协同过滤》

• 什么是协同过滤
• 协同过滤的3步骤
• 一张excel表格，秒懂协同过滤

二、《从职位推荐开始，聊内容推荐》

• 什么是基于内容的推荐
• 基于内容的推荐的3步骤
• 明明职位要求6000+，为啥会出3000+的推荐结果

三、《我不是潘金莲，聊相似性推荐》

• 没有用户行为数据，能不能做电影推荐
• 相似度推荐的简易原理与实现
• 如何计算《我不是潘金莲》与《芳华》的距离

四、《从啤酒与尿布，聊关联规则推荐》

• 什么是关联规则推荐
• 没有公式，也能秒懂支持度、置信度、提升度
• 一张excel表格，秒懂关联规则推荐

五、《“相同距离，不同价格”里的个性化推荐》

• 为什么相同起点，相同终点，价格却不同
• 用户分级，个性化推荐秒懂
• 杀熟与杀豪是个性化的两大利器

上周陪夫人生宝宝，晚上都没咋睡，停更了一周，抱歉。本周复更。

努力写“对技术人有帮助”的文章，求帮转。