推荐系统的核心在于通过算法挖掘用户偏好与物品关联，以下是主流技术实现方式：
1. 协同过滤算法 🔄
- 基于用户：分析相似用户的行为，如
用户_协同过滤图示 - 基于物品：计算物品间的相似度，如
物品_协同过滤图示 - 适用于
用户_评分矩阵和物品_关联网络构建
2. 基于内容的推荐 📚
- 利用物品特征向量（如文本、标签、元数据）进行匹配
- 通过
向量_相似度计算推荐置信度 - 适合冷启动场景，如
新用户_内容推荐
3. 深度学习模型 🤖
- 使用神经网络处理
高维_用户行为数据 - 包括
矩阵分解_深度学习、图神经网络等变体 - 可参考机器学习/算法扩展阅读
4. 图计算框架 🌐
- 通过
图_用户关系建模社交网络效应 - 使用
分布式_图计算处理大规模数据 - 典型案例：
社交_推荐系统
5. 强化学习应用 🔄
- 构建
动态_推荐策略优化用户体验 - 通过
奖励机制_强化学习持续迭代模型 - 适合个性化推荐场景
如需深入了解推荐系统原理，可访问推荐系统/原理页面。