AI推荐技术是通过机器学习算法，分析用户行为数据并预测偏好，从而实现个性化内容推送的核心手段。以下是其关键组成部分：
🧩 核心技术原理
- 协同过滤：基于用户历史行为挖掘潜在关联，如电影评分矩阵（
推荐系统_工作原理） - 深度学习：利用神经网络捕捉复杂特征，如CTR预测模型（
深度学习_用户行为分析） - 自然语言处理：解析文本内容实现语义推荐，如新闻标题匹配（
NLP_文本挖掘）
📱 应用场景
- 🎮 游戏个性化道具推荐（
游戏推荐_用户画像） - 📚 电子书智能书单生成（
电子书推荐_算法流程） - 🎵 音乐平台动态歌单推送（
音乐推荐_协同过滤）
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