在手機應用現有的APP中，
基於演算法驅動的APP產品越來越多，
電商行業的淘寶，
網易嚴選等，
其中淘寶是以千人千面為用戶展示商品，
更具用戶的流覽，
收藏，
喜好進行推薦產品；資訊類今日頭條，
一點號，
網易新聞以用戶流覽習慣，
閱讀喜好，
喜歡與不喜歡進行演算法判斷推薦資訊，
喜馬拉雅，
蝦米音樂等視聽類APP，
以使用者喜歡聽電臺，
音樂進行分析判斷，
由推薦演算法進行推薦喜歡聽的電臺及音樂。
搜尋引擎有已經是人們離不開的工具，
穀歌，
百度等依靠其強大的演算法讓使用者以最快的速度得到最想知道的答案讓人們離不開搜索工具。
演算法
演算法的實現離不開資料，
資料是使用者流覽沉澱下來的，
使用者畫像是根據使用者平時的流覽痕跡，
流覽商品，
用戶喜歡收藏的商品，
用戶對商品停留時間，
根據使用者流覽軌跡，
購物軌跡進行用戶性別判斷，
年齡判斷，
喜歡風格判斷，
給用戶貼標籤，
跟據商品關鍵字及商品口味和風格進行個性化商品推薦；資訊類APP個性化推薦演算法，
更據使用者的閱讀口味，
在資訊的右下角，
選擇喜歡或不喜歡，
使用者的閱讀習慣記錄，
例如，
經常喜歡看時政類資訊，
貼時政標籤，
經常看科技類標籤，
貼科技標籤，
經常看軍事類資訊，
貼軍事類標籤，
喜歡奇聞異事，
會推薦最新的奇聞異事，
例如，
近兩天比較火的，
成都體院老師用“周易算出蹺課學生學號” 類似新聞資訊，
都會給使用者貼興趣標籤，
最新的資訊在發佈同時，
也會被添加上標籤，
優先推薦用戶喜歡的標籤，
進行個性化口味推薦。
目前，
在APP產品開發和設計中，
越來越多的產品進行智慧演算法驅動，
例如：豆瓣4.0的換一批功能，
優酷視頻，
網易嚴選的猜你喜歡功能，
小米系統猜你喜歡廣告，
淘寶用戶端，
58同城分類用戶端，
都採用千人前面的演算法推薦，
個性化讓使用者快速找到自己想要的商品，
猜你喜歡讓推薦給用戶最想要的口味，
資訊成為訂閱的形式，
用戶會更加喜歡自己的閱讀類型。
