智能推荐系统的算法原理可以分为两个部分：召回和排序。其中，召回（Recall）是指在大规模用户和内容库中，从中召回一部分潜在的感兴趣物品集合进行后续的排序处理；排序（Ranking）是指通过对召回的物品集合进行打分等处理，将最相关的物品推荐给用户。
一、召回
1.1 物品召回
物品召回算法主要根据物品之间的相似度进行推荐，这种推荐算法主要应用于内容推荐和商品推荐等领域。常见的物品召回算法有以下几种：
1.1.1 基于相似度的协同过滤算法
协同过滤算法是一种基于用户行为数据的推荐算法。其核心思想是通过计算用户之间或者物品之间的相似度，从而推荐给用户可能感兴趣的目标物品。常见的协同过滤算法有基于用户的协同过滤和基于物品的协同过滤。
1.1.2 基于矩阵分解的算法
矩阵分解算法是将用户对物品的评分矩阵分解成两个低秩矩阵的乘积，从而降低评分矩阵的维度。基于这种算法可以得到物品之间的相似度，从而进行推荐。
1.1.3 基于图的推荐算法
基于图的推荐算法主要是通过构建用户或物品之间的图结构，计算节点之间的相似程度，从而进行推荐。其中最常用的算法是基于随机游走（Random Walk）的算法，即通过在图中随机游走来计算节点之间的相似度。
1.2 用户召回
用户召回算法主要是通过用户的历史行为信息，预测用户可能感兴趣的物品集合，也称为感兴趣度模型（Interest Model）。常见的用户召回算法有以下几种：
1.2.1 基于内容的推荐算法
基于内容的推荐算法主要是根据目标物品的属性特征，使用特征向量对物品进行描述。然后通过计算用户历史行为与物品属性向量之间的相似度，找到用户可能感兴趣的物品推荐给用户。
1.2.2 基于上下文的推荐算法
基于上下文的推荐算法是指根据用户当前所处的情境（如时间、地点、设备、社交网络等）进行推荐。通过对用户的上下文信息进行分析，预测用户可能感兴趣的物品集合。
二、排序
在召回环节中，我们得到了一部分潜在的感兴趣物品，但是由于篇幅与算法本身的复杂度限制，被推荐的物品数量一般会比较多，这就需要在排序环节中对这些物品进行重新排序，将最相关的物品排在前面，以便更好地呈现给用户。
2.1 基于规则的排序算法
基于规则的排序算法主要是指根据先验的规则来对物品进行排序。例如，电商网站可以根据商品的销量、价格、评价等信息来确定排序规则，从而将最相关的商品推荐给用户。
2.2 基于机器学习的排序算法
基于机器学习的排序算法主要是通过对历史用户行为数据进行分析，学习用户的偏好模型，并根据模型计算出每个物品与用户的匹配度作为排序参考。常见的机器学习算法有LR、SVM、GBDT、深度神经网络等。
总体来说，智能推荐系统的核心思想是通过对大量的用户行为数据进行挖掘和分析，预测用户的兴趣，从而向用户提供个性化的推荐服务。不同的推荐算法有其各自的优缺点，如何在实际应用中进行选择和组合，需要根据具体问题进行分析和权衡。