推荐系统是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、偏好和上下文信息，为用户提供个性化的内容推荐。以下是一些常见的推荐系统类型：
基于内容的推荐系统：这种系统根据用户过去的喜好和行为，推荐相似的内容。例如，当你在Netflix上观看了一部科幻电影后，它会推荐其他类似的科幻电影。
协同过滤推荐系统：这种系统通过分析用户之间的相似性来推荐内容。它通常分为两种类型：用户基于的协同过滤和物品基于的协同过滤。
混合推荐系统：结合了多种推荐技术的优点，以提高推荐的准确性和多样性。
以下是一些本站推荐的推荐系统相关资源：
推荐系统架构图
协同过滤算法流程图