简单说一下除抖音推荐算法外，其他推荐算法的优点

除了抖音推荐算法之外，其他推荐算法的优点如下：

1. 协同过滤算法：通过分析用户历史行为和相似用户之间的关系，可以推荐用户感兴趣的内容。优点是可以处理大量数据，适用于复杂的用户行为模式。

2. 基于内容推荐算法：该算法利用物品的特征和用户偏好，推荐相似的物品。优点是可以考虑到用户的个性化需求和喜好, 并且可以满足用户的实时性需求。

3. 深度学习推荐算法：该算法通过深度学习技术对大量数据进行训练，从而得到更加准确的推荐结果。优点是可以处理更加复杂的特征和关系，能够适用于各种类型的数据。

4. 贝叶斯推荐算法：该算法利用统计学原理，对用户行为和物品之间的关系进行建模，从而得出推荐结果。优点是可以考虑到概率因素，提高推荐的准确性。

总的来说，各种推荐算法都有自己的优点和适用场景，需要根据具体的业务需求和数据特征选择合适的算法。