推荐系统是机器学习在社区应用中的重要场景，以下为常见算法分类及原理说明：
1. 基于协同过滤的算法
- 用户协同过滤：通过分析用户行为数据（如评分、点击）挖掘相似用户
- 物品协同过滤：基于物品属性或用户对物品的交互关系构建推荐模型
点击了解用户协同过滤实现细节
2. 基于内容的推荐
- 利用物品特征向量（如文本、标签、画像）匹配用户偏好
- 适用于新闻、视频等非结构化数据推荐
3. 深度学习方法
- 矩阵分解：通过隐式因子捕捉用户-物品潜在关系
- 图神经网络：建模用户与物品的复杂交互关系
探索图神经网络在推荐中的应用
4. 混合推荐模型
- 融合协同过滤与内容推荐的优劣势
- 常见组合方式：加权融合、特征拼接、模型堆叠
5. 实时推荐技术
- 使用流数据处理框架（如Flink）实现动态更新
- 结合强化学习优化推荐策略
📌 本内容为技术性说明，如需了解算法实现细节或案例分析，可参考推荐系统实战教程