🧠 机器学习推荐系统详解

推荐系统是人工智能领域的重要应用，广泛用于电商、社交媒体和内容平台。以下是核心知识点：

  1. 基础概念
    推荐系统通过分析用户行为数据，预测用户可能感兴趣的内容。常见类型包括：

    • 协同过滤（Collaborative Filtering）💡
      基于用户-物品交互矩阵，挖掘隐含关系
    • 内容推荐（Content-Based Filtering）💡
      利用物品特征与用户偏好匹配
    • 混合推荐（Hybrid Models）💡
      结合多种算法提升准确性

  2. 核心算法

    算法类型 代表方法 应用场景
    基于邻域 KNN、SVD++ 个性化推荐
    基于深度学习 Neural Collaborative Filtering 多模态数据处理
    基于图神经网络 GraphSAGE、GAT 社交关系建模

  3. 技术挑战

    • 冷启动问题 ❌
    • 稀疏性困境 ❌
    • 数据偏见风险 ❌
    • 实时性要求 ⏱️

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协同过滤算法

深度学习_推荐系统