推荐系统是机器学习在信息过滤领域的重要应用，旨在通过算法为用户匹配个性化内容。以下是关键知识点概览：

常见类型 🧩

  • 协同过滤 (Collaborative_Filtering)
    基于用户行为数据的相似性，例如电影评分或商品购买记录

    协同过滤

  • 矩阵分解 (Matrix_Factorization)
    将用户-物品评分矩阵分解为潜在特征矩阵，常用于Netflix等平台

    矩阵分解

  • 深度学习方法
    使用神经网络模型（如Wide & Deep）捕捉复杂特征交互

    深度学习模型

实现步骤 🛠️

  1. 数据收集
    • 用户-物品评分矩阵
    • 物品元数据（如类别、标签）
  2. 特征工程
    • 构建用户和物品的嵌入向量
    • 添加时间衰减因子
  3. 模型训练
    • 使用交替最小二乘法（ALS）或梯度下降
    • 优化目标函数（如RMSE）
  4. 部署与评估
    • 实时推荐接口
    • A/B测试验证效果

示例代码 ✅

from surprise import Dataset, Reader, KNNBasic

# 加载数据
data = Dataset.load_builtin('ml-100k')
trainset = data.build_full_trainset()

# 训练模型
sim_options = {'name': 'cosine', 'user_based': True}
model = KNNBasic(sim_options=sim_options)
model.fit(trainset)
predictions = model.test(trainset.build_testset())

扩展阅读 📚

📌 本教程所有代码均通过Jupyter Notebook验证，可点击此处下载完整实验环境