1. 基于大数据的推荐算法
目前抖音的推荐机制是人工+算法；总共可以分成三个阶段来理解。 第一步：上传视频后，人工审核加标签，再算法推荐人群，根据账号权重，推荐人数为：20-250； 第二步：根据第一次推荐的评论，点赞，分享数量来计算，具体公式：热度=a*视频完播率+b*评论数量+c*点赞数量+d*分享数量；权重：a>b>c>d， 第三步：数据反馈达标，就会进入下一个流量池，这个流量池人数在1000人—5000人之间，进入更大的流量池，还是根据上面那个公式。 以上是回答，希望对你有所帮助
2. 大数据 推荐算法
hash(key)%reducernum，另一种为TotalOrderPartitioner, 为排序作业创建分区，分区中数据的范围需要通过分区文件来指定。
3. 基于大数据推荐算法的研究
协同过滤算法
协同过滤(Collaborative filtering, CF)算法是目前个性化推荐系统比较流行的算法之一。
协同算法分为两个基本算法：基于用户的协同过滤（UserCF）和基于项目的协同过滤（ItemCF）。
最近这段时间，多数人都选择使用被称为个性化协同推荐（Personalized Collaborative Recommender）的算法。这也是亚马逊、Netflix、Facebook 的好友推荐，以及一家英国流行音乐网站 Last.fm 的核心算法。说它 “个性化”，是因为这种算法会追踪用户的每一个行为（如浏览过的页面、订单记录和商品评分），以此进行推荐；它们可不是瞎猫碰上死耗子——全凭运气。说它 “协同”，则是因为这种算法会根据许多其他的顾客也购买了这些商品或者对其显示出好感，而将两样物品视为彼此关联，它不是通过分析商品特征或者关键词来进行判断的。
4. 基于大数据的推荐算法有哪些
推荐算法是计算机专业中的一种算法，通过一些数学算法，推测出用户可能喜欢的东西，目前应用推荐算法比较好的地方主要是网络，其中淘宝做的比较好。所谓推荐算法就是利用用户的一些行为，通过一些数学算法，推测出用户可能喜欢的东西。
5. 基于大数据的推荐算法是什么
算法和大数据，已经多维度地进入新闻传播领域，特别是作为二者集成的智能推荐算法，已经在信息传播领域产生了巨大的影响。
目前主流的推荐算法有三种：基于内容的推荐、基于协同过滤的推荐和基于时序流行度的推荐。
基于内容的算法，其主要逻辑是受众偏好与新闻内容特征的匹配。通过用户特征数据和网络行为的分析，形成推荐列表。这种算法能够有效增加用户黏性，但对于个人信息的标签化分析，也容易引发个人数据安全性的争议。近期斯坦福大学研发的算法可以通过搜集网站信息并进行深度挖掘，判定个人情况，准确率高达91%，这一研究立即招致公众批评，也让公众对算法的信息挖掘能力产生伦理质疑。
协同过滤算法的基本逻辑是人以群分，通过计算用户的特征数据将其编入一个用户群体，按照群体共享度较高的偏好推荐内容。这种做法将计算单位有效地下降为群体，减少了数据处理量。谷歌新闻最早采取的就是这类推荐算法。但是这种算法的伦理困境在于容易产生信息茧房（信息茧房，是指人们习惯性地被自己的兴趣引导着去关注相关信息，从而将自己的生活桎梏在像蚕茧一般的“茧房”中的现象），且将人群分类可能产生潜在的算法歧视，不仅触犯个人隐私，而且易于强化社会偏见。
过度依赖算法推荐的新闻价值排序，会产生传播权、信息自由、信息触达、信息隐私权和数字身份及其保护的问题。
6. 基于大数据的推荐算法是
自然语言处理更像是一门学科，而推荐系统更像是一门应用。所以你在学推荐系统的过程中会用到机器学习、数据挖掘可能还会用到自然语言处理的东西，而自然语言处理可能更加有自己的一套理论，不过也会用到机器学习、数据挖掘的技术，但可能不会涉及推荐系统的东西。
7. 基于大数据推荐算法应用研究论文
论文推荐书的撰写，要紧紧围绕论文的中心论点，按照论文原型作一个归纳总结推介，其角度可以超出论文进行论述。如；本篇论文以全新理念角度总结了什么什么的——具有指导性意义，值得大家一读。