🌟 推荐系统基础教程 🌟
推荐系统是通过分析用户行为数据，为用户挖掘个性化内容的算法体系。以下是核心知识点梳理：
1. 基本原理
✅ 数据采集：记录用户点击、浏览、购买等行为
✅ 特征提取：构建用户-物品二维矩阵
✅ 算法计算：通过协同过滤/矩阵分解等方法挖掘关联
✅ 结果呈现：输出个性化推荐列表
2. 常见算法
- 基于内容的推荐：分析物品特征相似性
- 协同过滤：通过用户行为矩阵计算相似度
- 矩阵分解：将高维矩阵分解为低维隐向量
3. 应用场景
🛒 电商平台：商品推荐
🎥 视频平台：内容推荐
🎵 音乐平台：歌曲推荐
4. 扩展学习
想深入了解推荐系统的高级技术？请前往 /Community/Tutorials/RS-Advanced 查看深度学习与图算法在推荐系统中的应用。