推荐系统是信息过滤系统的一种，旨在预测用户对某些项目的偏好。本文将简要介绍推荐系统理论的基本概念、常见类型和关键技术。
推荐系统类型
- 基于内容的推荐：根据用户的历史行为和偏好，推荐与之相似的内容。
- 协同过滤推荐：通过分析用户之间的相似性，为用户推荐他们可能感兴趣的项目。
- 混合推荐：结合多种推荐方法，以提高推荐效果。
推荐系统关键技术
- 用户画像：通过分析用户的历史行为和偏好，构建用户画像。
- 物品画像：通过分析物品的特征和属性，构建物品画像。
- 相似度计算：计算用户和物品之间的相似度，用于推荐。
- 推荐算法：根据相似度计算结果，生成推荐列表。
扩展阅读
想要了解更多关于推荐系统的知识，可以阅读以下文章：
推荐系统架构图