推荐系统实战：从理论到应用
技术原理简述
协同过滤
通过用户行为数据挖掘物品关联性，例如电影评分矩阵分析（
）。
基于内容的推荐
分析物品特征向量匹配用户偏好，如新闻文章关键词提取（
）。
深度学习方法
使用神经网络模型（如Wide & Deep）提升预测精度（
）。
实战案例解析
电商场景
根据用户浏览/购买记录推荐关联商品（
）。
视频平台
结合观看时长与标签动态调整推荐策略（
）。
扩展阅读
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