推荐系统是通过分析用户行为与数据，预测用户可能感兴趣的内容。以下是核心知识点👇
常见算法类型
协同过滤
- 基于用户历史行为的相似性
- 📊 图片示例：用户-物品评分矩阵
- 分为User-Based和Item-Based两种模式
基于内容的推荐
- 分析物品自身特征（如标签、文本）
- 📖 图片示例：文本特征提取
- 适合冷启动场景但易产生信息茧房
深度学习推荐模型
- 使用神经网络捕捉复杂模式
- 🧠 图片示例：深度学习架构
- 包括Wide & Deep、DIN等先进结构
实现步骤
数据收集
- 用户点击/购买/评分记录
- 物品元数据（如类别、标签）
- 📁 图片示例：数据流程图
特征工程
- 离散特征Embedding
- 连续特征归一化处理
- 🧩 图片示例：特征处理
模型训练
- 使用矩阵分解或图神经网络
- 考虑冷启动与稀疏性问题
- 📈 图片示例：训练过程
评估优化
- AUC、Recall、NDCG等指标
- 持续迭代调参
- 🔄 图片示例：优化策略
应用场景
- 🛍️ 电商平台：商品推荐
- 📺 视频网站：内容分发
- 🧑🤝🧑 社交推荐：好友匹配
- 📚 文献推荐：学术关联