推荐系统是机器学习在实际场景中的重要应用，常见于电商、社交平台和内容平台。以下是关键知识点与实践建议：
基础概念
- 协同过滤 🤝
基于用户行为数据（如评分、点击）挖掘相似性，分为基于用户的协同过滤和基于物品的协同过滤。 - 内容推荐 📚
利用物品特征（如标签、文本）匹配用户偏好，例如使用TF-IDF或词嵌入技术。 - 混合模型 🔄
结合协同过滤与内容推荐，提升推荐准确性和多样性。
实践工具与框架
- Python库
scikit-surprise：经典协同过滤实现Surprise：支持矩阵分解与深度学习模型TensorFlow/PyTorch：构建自定义推荐模型
- 数据准备
使用MovieLens、Amazon Reviews等公开数据集，或自建用户-物品评分表。
扩展学习路径
- 深入理解协同过滤原理与优化
- 探索深度学习在推荐系统中的应用
示例图片
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