内容基于推荐系统实践指南 📚

什么是内容推荐？

内容推荐系统通过分析用户历史行为与物品特征，利用算法匹配用户偏好。常见方法包括：

• 协同过滤 (Collaborative Filtering)
• 基于标签的推荐 (Tag-based Recommendation)
• 深度学习模型 (Deep Learning Models)

📌 了解更详细的理论基础，请访问 /community/papers/recommendation_system_theory

实践框架

1. 数据准备

• 收集用户-物品交互数据
• 提取文本特征（TF-IDF、Word2Vec）
• 构建物品元数据矩阵

2. 核心算法

# 示例代码片段
def content_based_recommendation(user_profile, items_features):
    scores = np.dot(user_profile, items_features.T)
    return sorted(items, key=lambda x: scores[x], reverse=True)

3. 评估指标

应用案例

📈 垂直领域推荐

• 电商商品推荐：使用商品描述+用户购买历史
• 视频内容推荐：结合标签语义+观看时长分析

🧠 深度学习实践

点击查看基于Transformer的推荐系统实现

⚠️ 该链接包含进阶教程与代码示例

扩展阅读

1. 推荐系统冷启动问题解决方案
2. 实时推荐系统架构设计
3. 图神经网络在推荐中的应用