推荐算法是现在的大研究方向，在短视频和直播平台软件开发中用户观看体验平台的重要性，而推荐的相关业务变得尤为重要，推荐算法的应用非常广泛，简单来说可以分为阶段召回和整理两部分，短视频软件开发推荐可以从两个方面进行。
我记得架构在召回率方面，准确率其实并不高，使用简单的模型或方法模拟用户偏好。具体方法如下:
1、协同过滤，用户偏好模拟通过推荐算法和协同过滤比较注意时间，用户偏好在短期内观察到的并不是最终推荐自用户，对于短视频软件开发来说，用户偏好是反复无常的，就像明天今天不喜欢一样，所以考虑实时回忆架构，你不能一直使用过时的信息。
2•根据用户的搜索记录，通过相似度算法计算出用户搜索记录附近的标签，返回一定的数据，准确获取用户最近在短视频软件上看到的视频内容。
3•通过用户画像确定标签，利用标签量化用户属性，达到描述用户的目的，为短视频软件的开发提供更多的用户信息。
