🌟 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

推荐系统架构

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)
    协同过滤
  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
    content_based_filtering
  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)
    深度学习推荐模型

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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