常用智能推荐算法有哪些？

常用智能推荐算法包括以下几种：

1. 基于内容的推荐算法：该算法根据用户对某个项目的喜好，挖掘该项目的相关特征，然后利用这些特征推荐与之相关的其他项目。

2. 协同过滤推荐算法：该算法从众多用户的历史行为中发现相似性，然后将这些相似的用户的推荐结果进行整合，最终推荐给目标用户。

3. 基于矩阵分解的推荐算法：该算法将用户行为数据看作一个矩阵，然后通过矩阵分解的方法，将其分解为多个低维矩阵，最终利用这些矩阵进行推荐。

4. 基于规则挖掘的推荐算法：该算法通过挖掘用户历史行为中的规律和模式，然后利用这些规律和模式进行推荐。

5. 深度学习推荐算法：该算法通过建立深度神经网络模型，从用户历史行为中学习特征表示，然后利用这些特征进行推荐。