推荐系统是通过算法为用户个性化推荐内容的核心技术，广泛应用于电商、社交、视频平台等领域。以下是关键知识点梳理：
1. 基本概念
推荐系统通过分析用户行为数据（点击、购买、评分等）和物品特征，预测用户可能感兴趣的内容。其核心目标是提升用户体验与转化率。
- 协同过滤：基于用户-物品交互矩阵，挖掘用户偏好（User-Based / Item-Based）
- 基于内容的推荐：通过物品特征相似性匹配用户兴趣
- 混合推荐：结合多种算法优化推荐效果
2. 典型应用场景
| 领域 | 应用案例 | 技术要点 |
|---|---|---|
| 电商 | 商品推荐 | 用户画像 + 热门商品 |
| 影视 | 视频推荐 | 点击行为 + 看过/收藏记录 |
| 社交 | 朋友推荐 | 社交关系图谱 + 兴趣匹配 |
3. 学习路径推荐
- 基础：推荐系统入门教程
- 进阶：高级推荐系统实现
- 实战：用Python构建推荐模型