推荐系统是提升用户体验的核心技术，广泛应用于电商、视频平台、社交媒体等场景。以下是关键知识点与实践资源：
📌 1. 推荐系统类型
协同过滤 🧠
基于用户行为数据挖掘关联关系，如"用户A喜欢X，用户B也喜欢X"。
深入解析协同过滤算法基于内容的推荐 📚
分析物品特征与用户偏好匹配度，如电影标签与用户历史记录。深度学习推荐模型 🧪
使用神经网络处理多模态数据，如用户点击序列与物品图像特征。
📈 2. 核心评估指标
- 精确率（Precision）
- 召回率（Recall）
- AUC-ROC曲线
- 平均倒数排名（MRR）
🧩 3. 工具与框架
| 工具 | 用途 | 文档 |
|---|---|---|
| TensorFlow Recommenders | 构建工业级推荐系统 | 官方文档 |
| LightFM | 结合矩阵因子分解与深度学习 | 示例代码 |
| Surprise | 传统协同过滤算法实现 | 快速入门 |
🌐 4. 应用场景
- 电商平台 💰
商品推荐（如淘宝、亚马逊） - 视频平台 🎬
影视内容推荐（如Netflix、抖音） - 社交媒体 📱
个性化信息流推荐（如微博、Facebook）
需要更多实践案例可访问 [/projects/recommendation_system] 了解完整实现方案。