推荐系统是通过分析用户行为与物品特征，为用户挖掘个性化内容的算法体系。其核心目标是解决信息过载问题，提升用户体验与转化率。
基本分类
协同过滤 🧠
基于用户-物品交互数据，通过「用户相似度」或「物品相似度」进行推荐基于内容的推荐 📚
分析物品属性与用户偏好，如文本特征、标签分类混合推荐 🔄
结合协同过滤与基于内容的推荐，提升推荐多样性
核心算法
| 算法类型 | 代表方法 | 特点 |
|---|---|---|
| 协同过滤 | 基于邻域（KNN）、矩阵分解 | 依赖用户行为数据 |
| 基于内容 | 词袋模型、TF-IDF | 需要物品特征数据 |
| 深度学习 | Neural Collaborative Filtering | 处理高维非结构化数据 |
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应用场景
- 电商商品推荐 🛍️
- 视频内容推荐 📺
- 新闻资讯推荐 📰
- 社交好友推荐 👥
技术挑战
- 冷启动问题 ❄️
- 稀疏性困境 📉
- 过拟合风险 🧠
- 多样性与准确性的平衡 🔄
如需深入了解推荐系统原理，可访问推荐系统原理技术专题。