DSP：DSP大致有3个功能，重定向、人群标签、相似用户。

重定向的分类：

1、网站重定向：根据浏览的网站的内容进行重定向。对做品牌的够用了。比如进入过京东商城，到别的网站去给你推荐京东的东西。

2、搜索重定向：根据搜索行为

3、个性化重定向：根据浏览、关注、购买等各阶段，进行适合的推荐。

个性化重定向：粒度是商品。没下单，激励下单，已下单，推荐相关。

和推荐不同的是，推荐是按照上下文推荐，比如说前一个页看到，而这个主要是给user打标签

推荐算法概述：

1、协同过滤：

2、基于内容方法

3、推荐算法的本质？对{user、a}的co-occurence这一稀疏矩阵的参数或非参数化的描述。

4、推荐算法选择的关键：探索较合适的bias和variance的平衡，以适应问题的数据稀疏性