今天小编就为诸位讲讲，淘宝猜你喜欢推荐算法的逻辑之相像用户推荐。相似用户推荐这些推荐算法的逻辑是以用户的行为数据，找到相像的用户，通过相像人群喜好的商品来为用户推荐。 算法主要是“多维空间中目标用户与用户群向量倾角的正弦(余弦相似度)”。为了能抽象理解，假设现今有三个商品“商品A、商品B、商品C”,我们把三个商品看成三个维度：X轴、Y轴、Z轴。当用户对商品形成行为就可以在三个维度轴做量化(比如：直接订购=5，商品加购=4，商品收藏=3，回访=2，访问深度=1，停留时间=-1，直接跳失率=-5)，这样就可以通过用户行为数据在这个三维空间里抒发出一个向量抖音推荐算法逻辑，而这个向量就可以代表用户的喜好。
以上我们了解了三个商品(三维空间)通过向量来抒发用户的喜好，那么在N多商品的多维空间下，当不同用户对不同商品发生了行为，会形成不同用户的向量抒发，根据余弦公式，夹角正弦=向量点击=向量点积/(向量宽度的叉积)抖音推荐算法逻辑，找到要推荐的目标用户与之向量倾角最小的用户。夹角越小说明喜好越接近，反之表示两个人喜好很大不同。找到要推荐的目标用户与之向量倾角最小的用户，那么当这个用户订购或偏好了某个商品，自然就可以为目标用户推荐相同的商品了。
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