首先谈谈为什么个性推荐在当今这个时代如此重要
这是个信息爆炸的时代，也是一个个性十足的时代。信息爆炸指的是进入互联网时代，世界各个角落信息都集中在一起，而个性十足则是从用户角度来说的，每个用户都是独特，他们有自己的爱好，有自己的兴趣。信息爆炸+个性十足恰恰引爆了个性推荐。倘若没有个性推荐，用户便要花很多时间在自己不感兴趣的内容上，平台也会浪费很多资源去推广一些对用户而言没有意义的内容。对于双方而言效率都不是很高。
下面简单谈谈我自己对算法的一些浅识。
推荐算法
推荐算法主要有三种。
一时基于内容本身的相关性进行推荐。比如你经常听中国风的歌曲，那网易云音乐很有可能给你推荐周杰伦的歌曲，无论是从歌手的知名度、歌单的收藏量、评论量来讲还是歌单里面歌曲的风格等等，都是能很好的满足用户的需求。这种是组合推荐，在电商中尤为明显，比如你买件牛仔裤，店铺很有可能推荐一件上衣，说这款上衣和牛仔裤搭配起来更好看。
二是协同过滤算法
协同过滤算法有二
（1）基于用户的协同过滤
打个比方，你和你的好朋友都很喜欢吃各种美食，是典型的吃货。有一天你的好朋友发现了一样很好吃的食物，然后Ta跟你说这款食物很好吃，一般而言，你会很想去吃，因为你从以往的经历中知道，Ta爱吃的我也喜欢吃。这就是基于用户A对某一类歌单的喜好找到有类似爱好的用户B，将用户B喜欢的推荐给用户A。
（2）基于用户对于物品的喜好找到相似的物品推荐给Ta
此种推荐本身还是要回到物品本身的各种属性、参数。用户经常听的歌单有什么特点--歌手是周杰伦，曲风是中国风，然后歌单本身收藏量也很大，歌单里面曲目有多少等等，这些都是推荐的依据。
总结一下
对于用户而言，个性推荐可以准确的看到自己喜欢内容，同时也可以节省时间，避免浪费在不感兴趣的内容上面，这点在资讯上面尤为突出。
对于平台而言，基于个性推荐可以准确的给用户推送他们喜欢的内容，平台可以更好更精确的分配资源，避免浪费，而且可以提高效率；另外，在个性推荐的基础上，用户看得越多，用户画像越完整，平台推荐得越准确，越准确用户的使用粘性越强，如此循环下去，对于平台，对于用户都是双赢的
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