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总结推荐算法：以数学计算学习人类行为

相比人工推荐，推荐算法实现了一个重要范式突破：它将用户对内容的具体偏好（如点击、评分等显式行为）抽象为高维空间中的数学映射关系。

通过将用户-内容交互矩阵分解为隐语义空间中的用户偏好矩阵和内容特征矩阵，算法无需理解“内容类型”或“开心愤怒情绪”等现实语义，而是通过潜在特征向量运算，就能实现对用户“是否会看完”“是否会点赞”“是否会收藏”某个内容的行为预测。

正是这种脱离现实语义的数学建模能力，结合亿级数据，实现“知其然，而不必知其所以然”的精准推荐。