推荐系统案例：机器学习在社区中的应用 🚀
推荐系统是机器学习在实际场景中最具代表性的应用之一，通过分析用户行为和物品特征，为用户提供个性化内容推荐。以下是几个典型的案例：
1. 协同过滤推荐
- 原理：基于用户-物品交互数据，挖掘用户偏好相似性或物品特征相似性。
- 应用场景：电商平台（如淘宝）、视频平台（如B站）的“猜你喜欢”功能。
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2. 基于深度学习的推荐
- 原理：利用神经网络模型（如Embedding、Transformer）捕捉复杂特征交互。
- 应用场景：新闻推荐（如今日头条）、广告投放优化。
- 📌 示例：通过用户点击序列预测下一步兴趣
3. 强化学习驱动的推荐
- 原理：通过用户反馈动态调整推荐策略，实现长期收益最大化。
- 应用场景：游戏内物品推荐、个性化内容分发。
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