TF-IDF解释

是一种用于信息检索和文本挖掘的统计方法，衡量词语对文档的重要性。

是一种用于评估词语在文档集合中重要性的统计方法。

核心思想

TF（词频）： 词语在文档中出现的频率

在当今信息爆炸的时代，互联网上的数据呈指数级增长。对于互联网软件开发人员而言，如何让用户在海量信息中快速找到感兴趣的内容，成为了一项关键挑战。推荐系统算法应运而生，它就像是智能导航，帮助用户在信息海洋中精准定位。本文将深入探讨常见的推荐系统算法，助力广大互联网软件开发人员更好地理解和应用这些技术。

推荐系统算法的重要性与背景

产品经理要不要懂技术？要的！本系列文章将从最简单的概念开始，逐步讲解推荐系统的发展历程和最新实践。以产品经理的视角，阐述推荐系统涉及的算法，技术和架构。本章是第二章，将系统性地通过图文的方式介绍协同过滤算法。

我有个兄弟，是抖音的点赞狂魔，他的点赞次数高达6924次，而且他大多数的赞都是给那些青春靓丽的小姐姐们，如下图。看他的抖音推荐内容，都是满目的小姐姐唱啊跳啊不亦乐乎，他也觉得甚爽。不过，好景不长，没多久他就跟我说：“我再也不敢再点了，我老婆已经发现我给小姐姐们点了上1000个赞，而且知道我点赞的视频，也会推荐给她”。