在手机市场现有的APP中，基于算法驱动的APP产品越来越多，电商行业的淘宝，网易严选等，其中淘宝是以千人千面为用户展示商品，更具用户的浏览，收藏，喜好进行推荐产品；资讯类今日头条，一点号，网易新闻以用户浏览习惯，阅读喜好，喜欢与不喜欢进行算法判断推荐资讯，喜马拉雅，虾米音乐等视听类APP，以用户喜欢听电台，音乐进行分析判断，由推荐算法进行推荐喜欢听的电台及音乐。搜索引擎已成为人们无法生存的工具。谷歌，百度等依靠其强大的算法让用户以最快的速度获得最想要的答案，因此人们离不开搜索工具。      算法的实现离不开数据，数据是用户浏览沉淀下来的，用户画像是根据用户平时的浏览痕迹，浏览商品，用户喜欢收藏的商品，用户对商品停留时间，根据用户浏览轨迹，购物轨迹进行用户性别判断，年龄判断，喜欢风格判断，给用户贴标签，跟据商品关键词及商品口味和风格进行个性化商品推荐；资讯类APP个性化推荐算法，更据用户的阅读口味，在资讯的右下角，选择喜欢或不喜欢，用户的阅读习惯记录，例如，经常喜欢看时政类资讯，贴时政标签，经常看科技类标签，贴科技标签，经常看军事类资讯，贴军事类标签，喜欢奇闻异事，会推荐最新的奇闻异事，例如，近两天比较火的，成都体院老师用“周易算出逃课学生学号”类似新闻资讯，都会给用户贴兴趣标签，最新的资讯在发布同时，还将添加标签，用户首选推荐标签，个性化口味推荐。 概率匹配推荐算法，通常用户有浏览记录和浏览痕迹，没有痕迹，购物行为和购物偏好都是空的。好的，那么搜索引擎将根据概率匹配。例如，礼服产品有韩版，欧美风格，乡村风格等。随后，搜索引擎通过分析此前搜索的“着装”这个关键词的消费者，发现70%以上的消费者最终购买了“韩文版”，那么韩文版的交易风格的概率很高。因此，在这个消费者面前，会有更多韩式礼服。通过概率预测和概率统计，确定了当前的流行风格、流行程度和概率匹配。 目前，在APP产品开发和设计中，越来越多的产品进行智能算法驱动，例如：豆瓣4.0的换一批功能，优酷视频，网易严选的猜你喜欢功能，小米系统猜你喜欢广告，淘宝客户端，58同城分类客户端，都采用千人前面的算法推荐，个性化让用户快速找到自己想要的商品，猜你喜欢让推荐给用户最想要的口味，资讯成为订阅的形式，用户会更加喜欢自己的阅读类型。