🌟 推荐系统是人工智能领域的重要应用,广泛用于电商、社交媒体、视频平台等场景。以下是核心知识点概览:
一、基础概念
推荐系统通过分析用户行为数据,挖掘兴趣偏好,为用户匹配个性化内容。其核心目标是:
- 提升用户体验
- 增加平台转化率
- 优化资源分配效率
🧠 技术架构示意图
二、核心技术分类
协同过滤算法
- 基于用户-物品评分矩阵
- 包括基于用户的协同过滤(User-CF)和基于物品的协同过滤(Item-CF)
基于内容的推荐
- 通过物品特征向量匹配
- 常用TF-IDF、Word2Vec等技术
深度学习方法
- 神经网络模型(如Wide & Deep)
- 图神经网络(GraphSAGE)
- 自然语言处理(BERT)
三、典型应用场景
✅ 电商领域
- 商品推荐
- 搜索排序
- 用户分群
✅ 社交媒体
- 内容分发
- 朋友推荐
- 热点追踪
📺 视频平台
- 视频推荐
- 节目分组
- 智能订阅
四、扩展学习
如需深入了解推荐系统原理,可访问:
/推荐系统原理
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