早期的推荐系统文献中一般从所筛选的角度和所采用的技术两个完全不同的维度对智能推荐算法通过划分。从选取范围的角度有所不同，也可以两类基于条件内容的算法、基于条件协同过滤的算法，包括混合式算法三大类。从详细技术实现方法的角度，是可以统称基于内存（memory-based）的算法和设计和实现模型（model-approach）的算法两种形式
基于组件内容的推荐是从信息抽取领域自然而然发展中下来的一类算法，其出发点是在对文本信息和条目元信息参与整理好、建模的基础上，对于用户的差别兴趣偏好参与公众号推送。
与之相随机的，基于协同过滤的推荐当然不在乎条目的具体一点属性，只不过是对用户整体的评分信息接受收拾好和建模，参照用户行为看出口味相象的用户群或是风格类似于的条目，在此接受推荐。因此借用了先验知识，对被推荐一下的内容有深入了解，实现内容的推荐在可解释性和新用户起动上有肯定会优势。
进入快手，再点左上角往急速下滑，能找到内容偏好四个字点在里面，一批自己很喜欢看的内容就这个可以适当调节浏览的网页偏好了。快手官方会依据你调节的查看网页偏好给你我推荐你就是喜欢看的内容。
准备：迎接顾客
按照迎接顾客并与顾客并且询问，从而建立起一种和睦的气氛，良好的思想品德的开头将可以增加与顾客的尽快沟通。
第二步：所了解需要
向顾客提出问题并细心聆听解释，来打听一下顾客唯一的需要以及对产品的偏好。一定要注意一点细节，顾客的回答中常常会不知是有意还是无意的提起过自己对某一产品的某种偏好，但会他对感兴趣的方面提出问题。记住了：这些方面正是顾客最不知道一点也最想清楚的地方。
第七步：推荐产品
通过观察顾客，看出与顾客相渐渐适应的产品，向顾客回答该产品怎么非常有利于顾客和如何能不满足他的需要，给顾客试用此产品或向顾客示范产品，并向其推荐该产品的特性益处，并不时强调该产品的益处及效果，对其作出兴趣或不清楚的地方反复强调或给与绝对的确认。
第四步：随之销售
按照介绍相关产品来柯西-黎曼方程顾客其他的每一个需要。这是一个连同销售的好时机，可以不发来起到事半功倍的效果的效果。
1.可以打开抖音，然后点击右下角的【我】直接进入到我的主页中。
2.在界面中点击右上角的【三】横杠图标，在提示框的界面点击在用管理助手。
3.点击内容偏好设置里选项。依据什么是需要上下移动滑块提高或下降内容的推荐；还可以不再点右上方的恢复系统默认，即可完推荐设置。
4.在设置界面点击反馈与帮助。
5.在可以打开的帮助页面中不能找到并点击其它问题。
6.再点击要如何上每日推荐推荐。
7.打开了页面中可以看见官方推导的飞快上精选推荐一下的指南，能够完成设置。
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