推荐算法是根据用户的历史偏好数据、个人兴趣爱好、网络社交信息等因素，在众多商品或服务中筛选出用户感兴趣的内容进行推荐，从而满足用户个性化需求的一种算法。推荐算法承担了平台上流量分配的重任。主流推荐算法包括主动推荐和搜索推荐。主动推荐是基于协同过滤推荐算法将不同的商品推荐给特定的用户，实现个性化推荐。搜索推荐是搜索引擎根据用户提供的关键词，对用户提供想要购买的商品和服务的推荐。 

　　互联网平台普遍通过采用深度学习技术让推荐算法自己掌握学习的能力，从海量数据中提取相关信息，从而提升推荐结果的准确性。推荐算法的实现原理可以分为召回、排序（粗排、精排）、推荐结果生成三个部分。召回算法是从数亿甚至更多的信息中进行初步筛选，在几毫米至几十毫秒的时间内反馈结果；随后算法会对用户的点击、交易概率进行建模，从而进行用户的行为预测，通过粗排从召回的数据筛选出数千条数据；最后，根据上千个不同权重的因素考量，精排筛选出几十条信息进行推荐展示。