推荐系统通过分析用户行为与物品特征，帮助用户发现潜在兴趣点。以下是核心原理解析：
1. 协同过滤（Collaborative Filtering）
- 基于用户-物品交互矩阵，挖掘用户相似性或物品相似性
- 📌 举例：若用户A和B喜欢相同电影，可能推荐用户A喜欢的电影给用户B
2. 基于内容的推荐（Content-Based Filtering）
- 分析物品自身特征（如标签、文本、属性），匹配用户偏好
- 📌 适用于冷启动问题，通过物品描述直接推荐
3. 深度学习方法
- 使用神经网络建模复杂关系，如用户-物品交互预测
- 📌 优势：捕捉非线性特征，适应多模态数据
4. 混合模型
- 融合协同过滤与内容推荐，提升推荐准确性
- 📌 例如：结合用户历史行为与物品属性特征
扩展阅读
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