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
- 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。
