推荐算法在互联网行业的应用非常广泛，今日头条、美团点评等都有个性化推荐，推荐算法抽象来讲，是一种对于内容满意度的拟合函数，涉及到用户特征和内容特征，作为模型训练所需维度的两大来源，而点击率，页面停留时间，评论或下单等都可以作为一个量化的 Y 值，这样就可以进行特征工程，构建出一个数据集，然后选择一个合适的监督学习算法进行训练，得到模型后，为客户推荐偏好的内容，如头条的话，就是咨询和文章，美团的就是生活服务内容。
可选择的模型很多，如协同过滤，逻辑斯蒂回归，基于DNN的模型，FM等。我们使用的方式
:memo:使用TF-IDF自动标记的
实时。
+ Sample CMS built with MEN Stack
该项目旨在为在线发布平台创建内容管理系统（CMS），其功能是增强用户保留率，总体用户友好性并帮助管理员用户对其各自的文章执行CRUD操作。
该项目旨在使将文章放置在主题/标签下的过程自动化，而无需用户自己添加它们，从而帮助用户将注意力集中在他们上传的内容上，而不是查看者如何查找他们的文章。
它使用NLP文本预处理算法TF-IDF来自动执行此任务，并使用生成的标签对每篇文章进行正确
什么是推荐系统
维基百科这样解释道：推荐系统属于资讯过滤的一种应用。推荐系统能够将可能受喜好的资讯或实物（例如：电影、电视节目、音乐、书籍、新闻、图片、网页）推荐给使用者。
本质上是根据用户的一些行为数据有针对性的推荐用户更可能感兴趣的内容。比如在网易云音乐听歌，听得越多，它就会推荐越多符合你喜好的音乐。
推荐系统是如何工作的呢？有一种思路如下：
用户 A 听了 收藏了 a,b,c 三首歌。用户 B 收藏了 a, b 两首歌，这时候推荐系统就把 c 推荐给用户 B。因为算法判断用户 A，
