個性化推薦基本實現原理，純屬個人想法！

以下內容純屬個人想法！

如果有哪些不正確的，請說出來，願意接受大家的想法！還有我語文不怎麼好~

對某樣事物進行標記，和分類類似的一種做法。但區別是兩個標簽的事物可以是完全不同的事物。
標簽是實現大數據分析等方面的核心思想。在大數據方面，分標簽是一件很重要的事情，分得越多、維度越大，效果越顯著、結果越接近理想狀態。標簽越多，處理起來就越複雜。需要自己權衡~

描述某種事物的重要程度，其不同於一般的比重，體現的不僅僅是某一因素或指標所占的百分比，強調的是因素或指標的相對重要程度，傾向於貢獻度或重要性。

標簽系統，可以通過特定的算法把未知的資源分析出是哪一類的。
當然還有一種就是人工標記，通過上傳者選擇的標簽進行分類（B站是這種）。

分析某個人點擊某個標簽的熱度，根據熱度分配權重，權重越大，說明樂度越大。
好的推薦系統離不開，權重應當自動調整策略，因為愛好可能會隨環境變化而變化。

根據用戶對標簽的權重，進行對應的標簽資源推薦。權重越大推薦的比例越高！

能力有限，菜鳥一個。僅供參考！

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