推荐系统是机器学习领域的一个重要分支，它通过分析用户的历史行为、偏好和其他信息，为用户推荐他们可能感兴趣的内容、商品或服务。以下是一些关于推荐系统的基础概念：
常见推荐系统类型
- 基于内容的推荐：根据用户的历史行为和偏好，推荐相似的内容或商品。
- 协同过滤：通过分析用户之间的相似性，推荐用户可能感兴趣的内容或商品。
- 混合推荐：结合基于内容和协同过滤的推荐方法，以提高推荐的准确性。
推荐系统应用
推荐系统在多个领域都有广泛应用，例如：
- 电子商务：推荐商品给用户，提高销售额。
- 社交媒体：推荐内容给用户，提高用户活跃度。
- 视频平台：推荐视频给用户，提高用户观看时长。
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推荐系统架构
协同过滤示例