推荐系统是利用数据挖掘和机器学习技术，根据用户的历史行为、偏好、社交关系等信息，为用户提供个性化推荐的一种系统。以下是一些关于推荐系统的基本概念和常见类型：
常见推荐系统类型
- 协同过滤：通过分析用户之间的相似性，为用户推荐他们可能感兴趣的项目。
- 内容推荐：根据项目的特征和用户的历史行为，为用户推荐相关的内容。
- 混合推荐：结合协同过滤和内容推荐，以提高推荐效果。
推荐系统应用场景
- 电子商务：为用户推荐商品，提高购买转化率。
- 社交媒体：为用户推荐感兴趣的内容，提高用户活跃度。
- 在线视频：为用户推荐视频，提高用户观看时长。
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协同过滤的原理示意图：
内容推荐的流程图：