欢迎来到 TensorFlow 推荐系统教程！本教程将带你了解如何使用 TensorFlow 构建个性化推荐模型。推荐系统是现代互联网服务的核心技术之一，广泛应用于电商、视频、音乐等领域。
🧠 推荐系统概述
推荐系统通过分析用户行为和物品特征，预测用户可能感兴趣的内容。常见的类型包括：
- 协同过滤（Collaborative Filtering）
- 基于内容的推荐（Content-Based Filtering）
- 混合推荐（Hybrid Methods）
- 深度学习推荐（Deep Learning-Based Methods）
📊 协同过滤算法
协同过滤的核心是用户-物品交互矩阵，主要分为：
- 基于用户的协同过滤
- 基于物品的协同过滤
- 矩阵分解（Matrix Factorization）
使用 TensorFlow 实现时，可参考以下步骤：
- 数据预处理
- 构建用户和物品的嵌入向量
- 计算相似度（如余弦相似度）
- 生成推荐结果
🧬 深度学习模型
TensorFlow 提供了强大的工具来构建深度学习推荐模型，例如：
- Wide & Deep 模型
- DeepFM 模型
- GraphSAGE 模型
这些模型能更好地捕捉复杂特征交互，提升推荐准确性。
📖 应用案例
推荐系统可应用于以下场景：
- 电商平台的“猜你喜欢”
- 视频网站的个性化播放列表
- 社交网络的动态内容推荐
更多实战案例请访问 TensorFlow 推荐系统实战指南
📘 学习资源
如需英文版教程，请访问 /tf_recommendation_tutorial_en