推荐系统是信息过滤的一种应用，旨在根据用户的偏好和历史行为，向用户推荐他们可能感兴趣的内容、产品或服务。以下是一些常用的推荐系统框架：

1. 基于内容的推荐系统

这类系统通过分析物品的内容特征，将用户对物品的偏好与物品的特征进行匹配，从而推荐相似的内容。

  • 协同过滤：通过分析用户之间的相似性来推荐物品。
  • 矩阵分解：通过将用户-物品评分矩阵分解为低维矩阵来预测评分。

2. 基于协同过滤的推荐系统

协同过滤是推荐系统中最常用的方法之一，它基于用户的历史行为来预测用户对物品的偏好。

  • 用户基于：推荐与目标用户相似的其他用户的物品。
  • 物品基于：推荐与目标用户已评价的物品相似的物品。

3. 深度学习推荐系统

深度学习在推荐系统中也得到了广泛应用，它可以处理复杂的非线性关系。

  • 神经网络：通过神经网络模型学习用户和物品的复杂特征。
  • 卷积神经网络（CNN）：在图像推荐系统中，用于提取图像特征。
  • 循环神经网络（RNN）：在序列推荐系统中，用于处理时间序列数据。

推荐系统架构图

扩展阅读

如果您想了解更多关于推荐系统的内容，可以阅读以下文章：

希望这份教程能帮助您更好地理解推荐系统框架。📚