💡 推荐系统是信息过滤技术的核心领域，旨在通过算法为用户挖掘个性化内容。以下是经典理论框架：
协同过滤（Collaborative Filtering）
基于用户行为构建关联模型，通过「物品-用户」评分矩阵预测偏好。矩阵分解（Matrix Factorization）
将高维评分矩阵分解为低秩隐向量，挖掘用户和物品的潜在特征。深度学习模型（Deep_Learning_Model）
利用神经网络捕捉复杂特征交互，如Wide & Deep、DIN等架构。
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