🚀 推荐系统代码实战指南（深度学习方向）

📚 什么是推荐系统？

推荐系统通过分析用户行为数据，利用机器学习算法预测用户偏好。在深度学习领域，常见方法包括：

• 协同过滤（Collaborative Filtering）

  基于用户-物品交互矩阵的矩阵分解技术

• 深度神经网络（Deep Neural Networks）

  使用Embedding层捕捉复杂特征关系

• 图神经网络（Graph Neural Networks）

  适用于社交关系驱动的推荐场景

💡 实战资源推荐

1. 推荐系统基础教程系列 📘
   包含Python实现的协同过滤与矩阵分解案例

2. 深度学习框架对比 🧠
   TensorFlow/PyTorch在推荐系统中的应用差异

3. 代码示例仓库 📁
   提供MovieLens数据集的深度学习推荐实现

🛠️ 开发工具链

• 数据处理：Pandas 📊 + NumPy 🧮
• 模型训练：Scikit-learn 📈 / PyTorch ⚙️
• 可视化：Matplotlib 📈 + Seaborn 🎨

注意：实际部署需考虑实时性、冷启动等工程问题，建议参考推荐系统优化策略深入学习