推荐系统是通过分析用户行为与物品特征，为用户挖掘个性化兴趣的智能技术。以下是其核心要点：
1. 基本概念 📚
- 定义：基于算法预测用户可能感兴趣的内容，常见于电商、视频、音乐平台
- 目标：提升用户体验，增加平台转化率（CTR）与用户留存率
- 核心指标：准确率（Precision）、召回率（Recall）、多样性（Diversity）
2. 发展历程 ⏳
- 1990s：基于规则的简单推荐（如电影《推荐系统》的早期案例）
- 2000s：协同过滤算法兴起（User-based & Item-based）
- 2010s：引入深度学习与图神经网络（如深度学习模型）
- 2020s：多模态融合与因果推理成为研究热点
3. 核心技术 🔍
- 协同过滤
- 深度学习
- 强化学习：动态优化推荐策略（如强化学习应用）
- 知识图谱：结合语义信息增强推荐可信度
4. 应用场景 🌐
- 电商：商品推荐（如淘宝、京东）
- 内容平台：视频/音乐推荐（如抖音、网易云音乐）
- 社交网络：好友推荐与信息流优化
- 金融：风险评估与个性化服务
5. 挑战与趋势 ⚠️
- 冷启动问题：新用户/新物品的推荐难题
- 数据隐私：在数据安全与个性化之间寻求平衡
- 可解释性：黑箱模型的透明化需求
- 多目标优化：兼顾用户体验与商业价值
如需深入了解推荐系统在具体场景的实现细节，可访问推荐系统实战页面。