概述
推荐系统是连接用户与内容的核心桥梁，广泛应用于电商、社交、视频等领域。进阶学习需掌握以下方向：
✅ 算法优化：从基础协同过滤到深度学习模型
✅ 冷启动问题：新用户/新物品的解决方案
✅ 评估指标：AUC、Precision@K、Recall等
✅ 实时推荐：流数据处理与在线学习
核心算法详解
协同过滤（Collaborative_Filtering）
- 用户-物品评分矩阵
- 基于物品的相似度计算（如余弦相似度）
- 图片：协同过滤原理图
- 📚 扩展阅读：推荐系统基础教程
深度学习（Deep_Learning）
- 神经网络架构（如Wide & Deep、DIN）
- 特征工程与嵌入表示
- 图片：深度学习模型结构图
图神经网络（Graph_Neural_Network）
- 用户行为建模为图结构
- 节点嵌入与关系预测
- 图片：图神经网络示例
实战案例
- 电商场景：商品冷启动 + 实时点击率预测
- 视频平台：基于内容的推荐与用户分群策略
- 社交推荐：好友关系挖掘 + 图谱构建
学习资源
通过本教程，您将掌握构建高效推荐系统的关键技术，并可结合实际场景进行创新应用！🚀