推荐系统是信息检索和机器学习领域的核心内容之一，它通过分析用户的历史行为和偏好，为用户提供个性化的推荐。以下是推荐系统基础的一些关键概念：
- 协同过滤：基于用户行为（如评分、购买等）进行推荐的一种方法。
- 内容推荐：基于物品的属性（如标签、描述等）进行推荐的一种方法。
- 混合推荐：结合协同过滤和内容推荐的优势，提高推荐效果。
推荐系统架构图
推荐系统在哪些场景下被广泛应用？
- 电子商务：如淘宝、京东等电商平台，通过推荐系统为用户展示个性化的商品。
- 社交媒体：如微博、知乎等，推荐用户可能感兴趣的内容。
- 在线视频平台：如爱奇艺、腾讯视频等，为用户推荐感兴趣的电影和电视剧。
学习推荐系统，你可以参考以下资源：
希望这些内容能够帮助你更好地理解推荐系统基础。🚀