推荐系统是信息检索和人工智能领域的一个重要分支，它通过分析用户的历史行为和偏好，为用户推荐最可能感兴趣的内容、商品或服务。以下是一些关于推荐系统的基础知识和应用场景。
基础概念
- 协同过滤：基于用户之间的相似性进行推荐。
- 内容推荐：基于内容的相似性进行推荐。
- 混合推荐：结合协同过滤和内容推荐。
应用场景
- 电子商务：为用户推荐商品。
- 社交媒体：为用户推荐朋友、内容。
- 视频平台：为用户推荐视频。
本站资源
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推荐系统架构
相关论文
以下是一些推荐系统领域的经典论文：
- Netflix Prize：Netflix公司举办的推荐系统竞赛。
- KDD Cup 2009：数据挖掘领域的竞赛，其中包含了推荐系统的任务。
希望这些信息能对您有所帮助！