🧠 推荐系统的核心方法

  1. 协同过滤算法

    • 基于用户行为的相似性（User-based）或物品属性的相似性（Item-based）
    • 通过评分矩阵计算用户偏好
    协同过滤_算法
    🔗 [点击了解协同过滤的数学原理](/ai_tutorials/recommendation_system_tutorial)

  2. 矩阵分解技术

    • 使用SVD或深度矩阵分解挖掘隐含特征
    • 适用于稀疏数据的冷启动问题
    矩阵分解_技术
    📌 通过[矩阵分解实战案例](/ai_tutorials/matrix_factorization_practice)深入学习

  3. 深度学习模型

    • 基于神经网络的Embedding层构建用户-物品交互
    • 包含Wide & Deep、DIN等先进架构
    深度学习_推荐系统
    📘 [深度学习推荐系统入门](/ai_tutorials/deep_learning_recommendation)

🛠️ 工具与框架推荐

  • Python库：使用scikit-surprise实现协同过滤，TensorFlow/PyTorch构建深度模型
  • 数据集：MovieLens、Amazon Reviews等公开数据集
  • 可视化：通过Matplotlib绘制推荐效果对比图

📌 实战建议

  1. 从基础算法开始，逐步过渡到复杂模型
  2. 注重数据预处理与特征工程
  3. 结合业务场景选择合适的技术方案
推荐系统_流程图
📌 想要系统学习推荐系统理论？[点击进入完整教程目录](/ai_tutorials/recommendation_system_tutorial)