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豆瓣猜和豆瓣FM是基于啥向用户作推荐它们的算法是怎么样的

一个很简单的算法思想是这样的：用户A1喜欢歌曲B1，B2，B3，如果用户A2喜欢歌曲B1，B2，那么系统就会向用户A2推荐歌曲B3。所以，你需要多点几次小红心，多填一些能够让系统知道你兴趣爱好的资料，理论上说，资料越多推荐越准确。这只是一个最简单的算法，我相信实际的算法肯定更复杂，比如还要考虑歌曲的相似度，用户资料的相似度等等。还有一个很重要的问题是，如果用户乱点小红心怎么办。至于为什么你在豆瓣有较多收藏却仍然推荐不精确的原因有3个：1、可能你收藏的东西太多了，兴趣过于广泛，使得随便找一个人他都和你有共同点；2、不存在和你有类似兴趣的人；3、豆瓣的算法有bug。以上只是我的猜想，可能的话，还是豆瓣的工程师来回答最好。
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果壳上有这样的介绍http://www.guokr.com/article/382553/
■网友的回复
1，自己添加过的条目相关。音乐专辑，目前发现还有电影原声应该是跟电影条目来的。2，红心和垃圾桶来加以选择。某位艺人红心越多，再次出现的几率越大。能想到的就这些，总之算法还需要改进，曲库还需要增多


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