推荐系统是信息过滤系统的一种，旨在预测用户对某项物品的偏好。它广泛应用于电子商务、社交媒体、内容推荐等领域。本教程将介绍推荐系统的基本理论。
推荐系统类型
推荐系统主要分为以下几类：
- 基于内容的推荐：根据用户的历史行为或偏好，推荐相似的内容。
- 协同过滤推荐：根据用户之间的相似性，推荐用户可能喜欢的物品。
- 混合推荐：结合多种推荐算法，提高推荐效果。
推荐系统流程
推荐系统通常包含以下步骤：
- 数据收集：收集用户行为数据、物品信息等。
- 数据预处理：清洗、转换数据，为后续处理做准备。
- 特征工程：提取用户和物品的特征。
- 模型训练：选择合适的推荐算法，训练模型。
- 推荐生成：根据模型预测，生成推荐结果。
- 评估与优化：评估推荐效果，优化模型和算法。
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推荐系统架构图