你现在的身份是作者对论文《古诗词推荐系统》中推荐算法设计进行概述：

在《古诗词推荐系统》中，推荐算法设计主要包括两个方面：基于内容的推荐和协同过滤推荐。

基于内容的推荐是指根据用户的历史阅读记录和偏好，推荐与其喜好相似的古诗词作品。该算法主要通过对古诗词作品的文本内容进行特征提取和相似度计算，来实现推荐。

协同过滤推荐则是通过分析用户的历史行为和偏好，找出与其兴趣相似的其他用户，然后根据这些用户的阅读记录来推荐适合该用户的古诗词作品。该算法主要包括基于用户的协同过滤和基于物品的协同过滤两种方式。

在具体实现中，可以采用多种算法来实现推荐，例如基于TF-IDF的文本相似度计算、余弦相似度计算、基于矩阵分解的协同过滤等。同时，还可以结合用户反馈和评价信息，对推荐结果进行优化和调整，提高推荐的准确性和用户满意度。