实时推荐算法有哪些

实时推荐算法主要有以下几种：
协同过滤算法：基于用户历史行为和兴趣相似度，推荐与用户兴趣相似的物品。
基于内容的推荐算法：根据物品的属性和特征，推荐与用户历史行为相似的物品。
基于热度的推荐算法：根据物品的热度和流行度，推荐当前最受欢迎的物品。
基于深度学习的推荐算法：利用深度学习模型对用户和物品进行特征提取和表示，推荐与用户兴趣相似的物品。
基于实时流数据的推荐算法：根据用户实时行为和物品实时特征，实时推荐符合用户兴趣的物品。
基于多因素的推荐算法：综合考虑用户历史行为、兴趣、社交关系等多个因素，推荐符合用户需求的物品。
以上是常见的实时推荐算法，不同的算法适用于不同的场景和需求。