千人千面算法是一種個性化推薦算法，主要用於電商平台如淘寶，以根據每個用戶的興趣和偏好來個性化展示商品。該算法的工作流程大致如下：
買家進入平台：當買家進入淘寶等電商平台時，系統首先識別買家的標籤。這些標籤反映了買家的購物偏好和行為習慣。
標籤匹配：系統根據買家的標籤找到相似的人群，然後找到這些人群共同喜歡的商品。這些商品的標籤也儲存在一個資料庫中。
推薦生成：在平台所有同類型的商品中，系統找到與資料庫中商品相似的商品，形成一個寶貝池。接著，通過買家搜尋的關鍵字，系統在寶貝池中匹配商品，並將這些商品展現給買家。
逐漸減弱原理：在搜尋結果的展示中，越靠前的位置對千人千面的影響越大，越往後則影響越小。這意味著越靠近頂部的推薦結果越能反映千人千面的特點。
基於內容的推薦：如果推薦的依據是買家瀏覽、收藏或購買的商品或店鋪，那麼這是基於內容的推薦在起作用。這種推薦基於商品的標籤進行。
千人千面算法的目的是提高推薦的準確性和用戶體驗，通過個性化展示來迎合用戶的心理和需求。然而，這種算法也可能導致信息過濾泡沫的產生，即用戶只看到與自己相似的人群喜歡的內容，而忽略了更廣泛的視角和信息。