推荐算法经过多年的发展已较为成熟，触合数学、计算机等多学科，进行分类与标签匹配，再通过海量运算后进行精准推荐
2012年至今，推荐算法进入了快速的技木革新阶段，也逐步依托技木带来的领先性有效的实现商业化落地，与互联网领域进行了深度的结合。2010年提出的FM技术在2012年成为主流的推荐算法，2014年的GBDT+LR更是带来了技木上的突破，2015年推荐算法由机器学习也正式转为深度学习。推荐算法也自此进入到各行各业，目前广泛应用于图书、音乐、视频、新闻、电影、地图、网购等等领域：
推荐算法与不同领域触合时，考虑到场景的运行逻辑不同也会采用不同的运行机制，以适应场景的特殊性
推荐算法是通过合理的逻辑运算，为用户推荐最适合的内容，在馍型角度上讲，是拟合用户对于内容满意程度的预测函数。新闻资讯领域的推荐算法着重考虑三方面因素，对应模型中的三大要素，第一要素为内容，第二要素为用户特征、第三要素为环境特征：以抖音为代表的短视频领域，多以内容发布为起点，通过智能算法匹配到合适的用户，再根据反绩决定是否扩大内容的传播范围：生活类更多围绕用户的兴趣标签，以及用户的历史搜索标?
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