什么是推荐系统？

推荐系统是通过分析用户行为与物品特征，为用户挖掘潜在兴趣的算法系统。常见的实现方式包括协同过滤、基于内容的推荐、深度学习模型等。

推荐系统

机器学习在推荐系统中的应用

  1. 协同过滤

    • 基于用户-物品交互矩阵的相似性计算
    • 通过矩阵分解（如SVD）挖掘隐含特征
    • 📚 扩展阅读：推荐系统原理入门

  2. 深度学习模型

    • 使用神经网络处理序列数据（如RNN、Transformer）
    • 联合用户和物品嵌入向量进行预测
    • 🧠 图片：深度学习架构

  3. 强化学习

    • 通过动态奖励机制优化推荐策略
    • 适用于实时推荐场景
    • 🎮 图片：强化学习流程

GitHub 项目推荐 📂

以下精选项目可作为学习/研究参考：

  1. MovieLens - 经典电影推荐数据集
  2. RecoX - 基于TensorFlow的推荐系统框架
  3. K-Nearest Neighbors for Recommender Systems - 简单实现KNN算法的仓库
  4. BERT4Rec - 基于Transformer的序列推荐模型

开发工具与资源

技术演进趋势

  • 👀 图片：AI推荐技术发展
  • 从传统算法到图神经网络（Graph Neural Networks）
  • 多模态推荐系统（整合文本、图像、视频数据）

如需了解具体实现细节，可点击上方项目链接深入探索！