内容推荐系统通过分析用户历史行为与内容特征，实现个性化内容匹配。以下是核心要点：
基本原理 🔄
- 特征提取：使用NLP技术解析文本内容，提取关键词、主题等向量表示
- 用户画像：基于用户点击/浏览数据构建兴趣向量
- 匹配算法：通过余弦相似度或深度学习模型计算内容-用户匹配度
实现步骤 🧰
- 数据预处理：清洗文本并构建词向量
- 模型训练：使用TF-IDF或BERT等模型
- 推荐生成：计算相似度并排序输出
应用场景 🌍
- 电商商品推荐
- 视频内容推荐
- 新闻资讯个性化推送
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