算法推荐是人工内容推送吧？

1.推荐算法是计算机专业的一个算法。通过一些数学算法，我们可以推断出用户可能喜欢什么。目前推荐算法比较好的地方主要是网络，其中淘宝做的比较好。所谓推荐算法，就是利用用户的一些行为，通过一些数学算法推断出用户可能喜欢什么。所以不是手推。

2.推荐算法的研究起源于20世纪90年代，由明尼苏达大学？GroupLens研究团队最早开始研究，他们想做一个名为Movielens的电影推荐系统，从而实现向用户个性化推荐电影。

3.首先，研究团队让用户对看过的电影进行评分，然后团队分析用户评价的结果，预测用户对没看过的电影的兴趣，从而推荐没看过、可能感兴趣的电影。

算法分类:

1，基于内容。

基于内容的推荐是信息过滤技术的延续和发展。它是基于项目的内容信息来做推荐的，不需要基于用户对项目的评价意见，更多的是需要使用机器学习的方法，从内容的特征所描述的案例中获取用户的兴趣信息。

2.基于协同效应。

基于协同过滤的推荐算法技术是推荐系统中最早也是最成功的技术之一。它一般采用最近邻技术，利用用户的历史偏好信息来计算用户之间的距离，然后利用目标用户的最近邻用户的评价来预测用户对某个特定商品的偏好，从而根据这个偏好来推荐目标用户。

3.基于关联规则。

基于关联规则的推荐是以关联规则为基础，以购买的商品为规则头，以规则体为推荐对象。挖掘关联规则可以发现不同商品在销售过程中的相关性，并已成功应用于零售业。