推荐系统专题

🌟 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

1. 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）
   

2. 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
   

3. 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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