推荐系统是机器学习领域中一个重要的分支，它可以帮助我们根据用户的历史行为和偏好，向他们推荐他们可能感兴趣的商品、电影、音乐等。以下是一些关于推荐系统的基本概念和常用方法：
- 协同过滤：通过分析用户之间的相似性来推荐商品。
- 基于内容的推荐：根据用户的历史行为和偏好，推荐相似的商品。
- 混合推荐：结合协同过滤和基于内容的推荐方法。
推荐系统应用
推荐系统广泛应用于电子商务、社交媒体、视频网站等领域。以下是一些常见的应用场景：
- 电影推荐：Netflix、Amazon Prime Video等视频网站使用推荐系统为用户推荐电影和电视剧。
- 音乐推荐：Spotify、Apple Music等音乐平台使用推荐系统为用户推荐歌曲。
- 商品推荐：Amazon、eBay等电子商务网站使用推荐系统为用户推荐商品。
学习资源
想要深入了解推荐系统，以下是一些学习资源：
推荐系统架构图