推荐系统是提升用户体验的核心工具，通过分析用户行为与内容特征，为用户精准匹配感兴趣的信息。以下是关键知识点：
📌 1. 推荐系统简介
推荐系统通过算法挖掘用户偏好，常用于电商、社交、内容平台等场景。
🧠 2. 常见推荐类型
- 协同过滤：基于用户历史行为（如评分、点击）进行推荐
- 内容推荐：根据物品特征与用户画像匹配
- 混合推荐：结合多种算法优化效果
🔧 3. 技术实现要点
- 数据采集：用户点击、浏览时长、收藏等行为数据
- 特征工程：构建用户-物品交互矩阵，提取文本/图像特征
- 算法选型：
- 基于规则的简单推荐
- 基于机器学习的协同过滤（如矩阵分解）
- 深度学习模型（如神经网络）
📈 4. 应用场景示例
- 电商推荐：商品关联推荐（如"购买此商品的用户也喜欢..."）
- 社交媒体：动态内容排序（如朋友圈、微博推荐）
- 内容平台：视频/文章个性化推荐
📚 扩展阅读
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