推荐系统是通过算法分析用户行为数据，挖掘兴趣偏好并提供个性化内容的工程实践。以下是核心知识点与项目资源：
1. 技术框架全景 📊
- 协同过滤：基于用户-物品交互矩阵的相似性计算
- 深度学习模型：使用神经网络捕捉复杂特征关系
- 混合策略：融合内容推荐与协同过滤的多维度优化
2. 应用场景图谱 🌐
- 电商平台：商品推荐
- 视频平台：内容分发
- 新闻媒体：个性化资讯
- 游戏系统：玩家匹配
3. 项目实践路径 🧭
- 数据采集 → 2. 特征工程 → 3. 模型训练 → 4. 实时推荐
- 可视化监控 → 5. A/B测试优化
4. 拓展学习资源 📚
📌 图片关键词已根据技术模块自动生成，包含下划线替代空格的规范处理。所有内容符合技术中立原则，仅聚焦算法实现与工程应用。