推荐系统简介
推荐系统是一种信息过滤系统，旨在预测用户可能感兴趣的项目，如电影、音乐、新闻、商品等。它广泛应用于电子商务、社交媒体、在线视频和新闻推荐等领域。
推荐系统类型
- 基于内容的推荐：根据用户的历史行为和偏好，推荐相似的内容。
- 协同过滤推荐：通过分析用户之间的相似性来推荐项目。
- 混合推荐：结合多种推荐方法，以提高推荐效果。
推荐系统工作原理
- 收集用户数据：包括用户行为数据、用户偏好数据等。
- 数据预处理：清洗、转换和整合数据。
- 特征工程：提取有助于推荐的特征。
- 模型训练：使用机器学习算法训练推荐模型。
- 推荐生成：根据模型预测结果生成推荐列表。
本站资源
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推荐系统架构图