在手机市场现有的APP中，基于算法驱动的APP产品越来越多，电商行业的淘宝，网易严选等，其中淘宝是以千人千面为用户展示商品，更具用户的浏览，收藏，喜好进行推荐产品；资讯类今日头条，一点号，网易新闻以用户浏览习惯，阅读喜好，喜欢与不喜欢进行算法判断推荐资讯，喜马拉雅，虾米音乐等视听类APP，以用户喜欢听电台，音乐进行分析判断，由推荐算法进行推荐喜欢听的电台及音乐。搜索引擎有已经是人们离不开的工具，谷歌，百度等依靠其强大的算法让用户以最快的速度得到最想知道的答案让人们离不开搜索工具。
算法的实现离不开数据，数据是用户浏览沉淀下来的，用户画像是根据用户平时的浏览痕迹，浏览商品，用户喜欢收藏的商品，用户对商品停留时间，根据用户浏览轨迹，购物轨迹进行用户性别判断，年龄判断，喜欢风格判断，给用户贴标签，跟据商品关键词及商品口味和风格进行个性化商品推荐；资讯类APP个性化推荐算法，更据用户的阅读口味，在资讯的右下角，选择喜欢或不喜欢，用户的阅读习惯记录，例如，经常喜欢看时政类资讯，贴时政标签，经常看科技类标签，贴科技标签，经常看军事类资讯，贴军事类标签，喜欢奇闻异事，会推荐最新的奇闻异事，例如，近两天比较火的，成都体院老师用“周易算出逃课学生学号”类似新闻资讯，都会给用户贴兴趣标签，最新的资讯在发布同时，也会被添加上标签，优先推荐用户喜欢的标签，进行个性化口味推荐。
概率匹配推荐算法，通常用户都有浏览记录和浏览痕迹，没有痕迹，购物行为和购物偏好方面是空的。好，这时候搜索引擎会根据概率来进行匹配。比如，连衣裙这个产品，在风格上有韩版的、欧美的、田园风格的等等。那么搜索引擎通过分析以前搜索“连衣裙”这个关键词的消费者，发现70%以上的消费者最终都购买了“韩版”的，那么韩版就是一个高概率成交风格。所以，展现在这个消费者面前的，会更多的是韩版风格的连衣裙。通过概率的预测和成概率的统计，确定目前流行风格，流行程度，进行概率匹配。
目前，在APP产品开发和设计中，越来越多的产品进行智能算法驱动，例如：豆瓣4.0的换一批功能，优酷视频，网易严选的猜你喜欢功能，小米系统猜你喜欢广告，淘宝客户端，58同城分类客户端，都采用千人前面的算法推荐，个性化让用户快速找到自己想要的商品，猜你喜欢让推荐给用户最想要的口味，资讯成为订阅的形式，用户会更加喜欢自己的阅读类型。
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