推荐系统深度学习教程 🧠
推荐系统是连接用户与内容的核心技术，广泛应用于电商、社交媒体、流媒体等领域。通过深度学习模型，我们可以更精准地捕捉用户行为与物品特征的复杂关系。
关键概念 📚
- 协同过滤：基于用户历史行为的相似性进行推荐（可扩展阅读：协同过滤原理）
- 矩阵分解：将用户-物品交互矩阵分解为低维隐向量（例如：矩阵分解实战）
- 深度学习模型：包括神经网络、图神经网络、Transformer等架构（如：深度学习模型结构）
实现步骤 💡
- 数据收集：整理用户点击、评分、浏览等行为数据
- 特征工程：提取用户画像和物品属性特征
- 模型训练：使用框架如TensorFlow/PyTorch构建推荐网络
- 评估优化：通过AUC、Recall等指标迭代模型
应用场景 🚀
- 电商：商品推荐（如：电商平台案例）
- 社交媒体：内容分发
- 流媒体：视频/音乐推荐