智能推荐算法总的来说分为两种：基于内容的推荐算法和协同过滤推荐算法。
基于内容的推荐算法：
根据内容的相似度（静态的东西）进行推荐，内容不好提取的可以采取贴标签的形式来区分计算内容的相似程度。然后根据用户的喜好设置，关注等进行相似内容推荐。
协同过滤推荐算法：
根据动态信息来进行推荐，即推荐的过程是自动的，推荐结果的产生是系统从用户的购买行为或浏览记录等隐式信息拿到的，无需用户通过填表格等方式来明确自己的喜好。因为这些数据都是要读到内存中进行运算的，所以又叫基于内存的协同过滤（Memory-based Collaborative Filtering）,另一种协同过滤算法则是基于模型的协同过滤(Model-based Collaborative Filtering)；m个物品，m个用户的数据，只有部分用户和部分数据之间是有评分数据的，其它部分评分是空白，此时我们要用已有的部分稀疏数据来预测那些空白的物品和数据之间的评分关系，找到最高评分的物品推荐给用户。对于这个问题，用机器学习的思想来建模解决，主流的方法可以分为：用关联算法，聚类算法，分类算法，回归算法，矩阵分解，神经网络,图模型以及隐语义模型来解决。
（https://www.cnblogs.com/chenliyang/p/6548306.html）
而基于内存的协同过滤又有两种：
- 基于user的协同过滤(用户相似度):通过相似用户的喜好来推荐
- 基于item的协同过滤(内容相似度):通过用户对项目的不同评分推荐可能让用户打高评分的项目，是项目之间的相似度。
任何一种单一推荐算法都有缺点，我们在实际项目中，可以采用混合推荐算法，融合以上方法，通过串联并联等融合，构造出自己的一套推荐体系。