一、广告算法
广告算法是一种用来优化广告投放和优化效果的算法。它可以利用数据收集和分析技术，对广告进行实时优化，更好地帮助企业实现其投放目标。常见的广告算法包括贝叶斯优化，贝叶斯定价和行为驱动模型，它们是用来改善广告投放效果和优化投放策略的有效手段。
二、推算算法
推算算法是一种用于推理处理的计算机算法，它主要用于处理系统中的问题和决策。它基于知识的表示和推理技术，能够解决复杂的问题和决策，如基于证据的推理、不确定推理和机器学习等等。推算算法在许多不同的领域应用比较广泛，如智能搜索、机器人操作、机器翻译等。
三、推荐算法
推荐算法是一种根据用户偏好和历史行为对个性化内容进行推荐的算法。它利用机器学习和数据挖掘技术，对用户行为进行分析，根据用户的兴趣特征进行更准确的分类和模型匹配，从而实现准确快速的个性化推荐。推荐算法广泛应用于个性化推荐、网络搜索、新闻推荐等多个领域。
广告算法、推算算法、推荐算法的异同点
广告算法、推荐算法和推算算法均是用来解决一定问题的计算机算法。但是，它们之间也存在一些区别：
• 广告算法主要用于优化和改进广告投放，以达到佳的投放效果；而推荐算法主要用于对个性化内容进行推荐，依赖于机器学习和数据挖掘技术；推算算法主要用于处理复杂的问题和决策，如基于证据的推理、不确定推理和机器学习等。
• 广告算法主要针对的是投放；而推荐算法利用机器学习技术和数据挖掘技术，根据用户的兴趣特征，对用户行为进行分析，从而实现准确快速的个性化推荐；推算算法主要基于知识的表示和推理，来实现复杂的问题和决策。
•整个广告推荐的过程，主要涉及广告主、媒体、用户三个参与方，而自然推荐只考虑媒体跟用户两方。整个推荐计算过程包含召回和排序两大核心阶段，而由于自然推荐和广告推荐的核心目标不一致，这样就会导致召回和排序阶段的要考虑的优化指标是不一样的。