推荐系统是机器学习在实际场景中应用最广泛的领域之一，广泛用于电商、视频平台、社交网络等场景。以下为核心内容整理：
1. 基础概念 🔍
推荐系统通过分析用户行为与物品特征，预测用户可能感兴趣的内容。主要分为三类：
- 协同过滤（Collaborative_Filtering）：基于用户-物品评分矩阵，挖掘隐含关系
- 基于内容的推荐（Content_Based_Recommendation）：利用物品属性特征匹配用户偏好
- 混合推荐（Hybrid_Recommendation）：结合多种算法提升效果
2. 典型技术栈 🧠
| 技术类型 | 常用方法 | 应用场景 |
|---|---|---|
| 矩阵分解 | SVD、SVD++ | 用户-物品评分预测 |
| 深度学习 | Neural_Networks、Graph_Networks | 点击率预测、序列推荐 |
| 强化学习 | Multi_Armed_Bandit | 动态推荐策略优化 |
3. 实战项目推荐 🧪
4. 扩展阅读 📚
📘 机器学习入门教程 提供更基础的算法原理讲解
📊 推荐系统评估指标详解 包含准确率、召回率等核心指标
📈 推荐系统在Netflix的应用案例 实际工业级方案解析
如需进一步了解推荐系统的数学基础或最新研究进展，可参考上述链接深入学习。本教程系列将持续更新深度学习、图神经网络等前沿技术在推荐系统中的应用。