1. 打標籤，根據標籤推薦具有同樣標籤的其他內容
打標籤的方法就是平台設定好很多標籤，然後製作或者上傳的使用者在發布內容的時候選擇該內容屬於乙個或者多個標籤貼上進行發布，發布成功後該內容就屬於該標籤分支下無數條內容的其中一條。
假設你在某平台上瀏覽了一條關於產品的內容a，內容a製作上傳的時候打上了產品的標籤，那麼你下次大概率也會瀏覽到其他關於具有產品標籤的內容，隨機抽取的內容b、c、d...
還有是在使用者註冊的時候選擇感興趣的標籤，然後根據使用者選擇的標籤在對應的資料庫給使用者推送內容。
比如搜尋一篇文章：
搜尋的標題為：「如何成為一名產品經理 。」
假設這個平台的分詞規則是：設定的分詞最大字數為3。
那麼會被拆分成：如何成 為一名 產品經 理 (產品經理的垂直行業應該沒有這種詞)
不滿足條件在退為最大字數為2。
如何 成為 一名 產品 經理 (這些詞在產品經理的垂直行業存在這種詞彙)
如何成為一名產品經理
如何成為產品經理
成為產品經理
如何成為經理 ......
3. 通過數學邏輯進行公式計算，相似度計算。
相似度計算主要有三個經典演算法：
1、餘弦定理相似性度量
通過測量兩個向量內積空間的夾角的余弦值來度量它們之間的相似性，0度角的余弦值是1，而其他任何角度的余弦值都不大於1，並且其最小值是-1，從而兩個向量之間的角度的余弦值確定兩個向量是否大致指向相同的方向。
兩個向量有相同的指向時，余弦相似度的值為1；兩個向量夾角為90°時，余弦相似度的值為0；兩個向量指向完全相反的方向時，余弦相似度的值為-1。
在比較過程中，向量的規模大小不予考慮，僅僅考慮到向量的指向方向。余弦相似度通常用於兩個向量的夾角小於90°之內，因此余弦相似度的值為0到1之間。
2、歐氏距離相似性度量
與餘弦定理通過方向度量相似度不同，歐氏距離是通過計算樣本實際距離在度量相似度的，二維平面上兩點a(x1,y1)與b(x2,y2)間的歐氏距離。
3、皮爾遜相關係數 兩個變數之間的相關係數越高，從乙個變數去**另乙個變數的精確度就越高，這是因為相關係數越高，就意味著這兩個變數的共變部分越多，所以從其中乙個變數的變化就可越多地獲知另乙個變數的變化。
如果兩個變數之間的相關係數為1或-1，那麼你完全可由變數x去獲知變數y的值。當相關係數為0時，x和y兩變數無關係；當相關係數在0.00與1.00之間，x、y正相關關係；當相關係數在-1.00與0.00之間，x、y負相關關係。
由此可知，相關係數的絕對值越大，相關性越強，相關係數越接近於1和-1，相關度越強，相關係數越接近於0，相關度越弱。
電商的推薦大多數是根絕使用者的行為資料，例如：年齡、消費水平、消費頻率等已知條件，經過公式的演算法計算出來的。如果兩個使用者計算出來的值越接近，就說明兩個使用者購物喜好越相似，即可以把a 喜歡的物品推進給b。
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