推荐系统概述 📚

推荐系统是通过算法分析用户行为数据，为用户挖掘潜在兴趣内容的技术。常见类型包括：

• 🧠 协同过滤（Collaborative Filtering）
  基于用户历史行为（如评分、点击）预测偏好，例如：
  https://cloud-image.ullrai.com/q/协同过滤/

• 🤖 深度学习模型（Deep Learning Models）
  利用神经网络捕捉复杂特征，例如：
  https://cloud-image.ullrai.com/q/深度学习/

• 📊 基于内容的推荐（Content-Based Filtering）
  分析物品属性与用户偏好匹配度，例如：
  https://cloud-image.ullrai.com/q/内容推荐/

应用场景 🌐

1. 电商平台（如淘宝、亚马逊）：
   https://cloud-image.ullrai.com/q/电商推荐/
2. 社交媒体（如抖音、微博）：
   https://cloud-image.ullrai.com/q/社交推荐/
3. 学术论文推荐：
   https://cloud-image.ullrai.com/q/论文推荐/

扩展阅读 🔍

• 推荐系统基础理论
• 深度学习在推荐中的应用

📌 本内容为技术科普，如需了解更多，请点击上方链接！