目前比较好用的机器学习PAI推荐算法有哪些？

在阿里云的机器学习平台PAI中，有许多优秀的推荐算法可供选择，以下是一些常用的推荐算法：

1. 协同过滤（Collaborative Filtering）：这是一种基于用户行为数据的推荐算法，可以分为用户-物品协同过滤和物品-物品协同过滤。它可以找到具有相似兴趣的用户或物品，然后推荐他们感兴趣的内容。

2. 矩阵分解（Matrix Factorization）：这是一种基于隐语义模型的推荐算法，如SVD（奇异值分解）和ALS（交替最小二乘）。它可以找到用户和物品的隐含特征，然后根据这些特征进行推荐。

3. 深度学习方法：如神经网络（Neural Networks）和长短期记忆网络（Long Short-Term Memory, LSTM）等。这些方法可以处理大量的数据和复杂的模式，因此在大规模推荐系统中表现出色。

4. 基于内容的推荐（Content-based Recommendation）：这是一种基于物品内容的推荐算法，它会根据用户的兴趣和物品的内容信息进行推荐。

5. 混合推荐（Hybrid Recommendation）：这是一种结合多种推荐方法的策略，可以充分利用各种方法的优点，提高推荐的准确性和多样性。

以上只是一些基本的推荐算法，实际上，阿里云机器学习平台PAI还提供了许多其他的算法和工具，可以帮助你构建高性能的推荐系统。

阿里云机器学习PAI平台提供了丰富的推荐算法工具，包括EasyRec算法库和推荐Plus模块。EasyRec算法库中包含了DeepFM、DIN、MultiTower及DSSM等经典的推荐排序和召回算法。这些算法能够帮助您在PAI平台上快速训练推荐算法模型、验证模型效果以及进行模型部署。

另一方面，推荐Plus模块主要针对召回算法进行了优化。目前，它推荐了三个主要的召回算法，分别是Etrec（i2i）、GeaphSage（u2i）和ALS（u2i）。其中，i2i和u2i的主要区别在于，i2i是已有一定Item的推荐系统中推荐相似的Item。

此外，深度学习在搜广推领域的应用也已经非常深入，并且给各种场景的效果带来了巨大的提升。因此，在选择适合的推荐算法时，您还可以考虑使用深度学习相关的算法。