推荐系统基础概念 💡

推荐系统是通过分析用户行为与物品属性，为用户挖掘潜在兴趣的算法应用。以下是核心概念解析：

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1. 协同过滤 🧠

基于用户-物品评分矩阵，挖掘用户与物品之间的隐含关系。

**类型**： - 基于用户（User-based） - 基于物品（Item-based）

📘 深入理解协同过滤原理 可查看具体实现方式

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2. 矩阵分解 📊

将高维用户-物品评分矩阵分解为低维隐向量，捕捉潜在特征。
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公式：
$$ R = P \times Q^T $$
其中 $ P $ 为用户隐向量，$ Q $ 为物品隐向量

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3. 评估指标 📈

指标	说明
RMSE	预测误差均方根
AUC	曲线下面积（二分类）
MAP	平均精度（排序任务）

🚀 推荐系统评估方法详解

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4. 冷启动问题 ⚠️

新用户/新物品缺乏历史数据时的推荐挑战。

**解决方案**： - 基于内容的推荐（Content-based） - 邮件问卷调研 - 社交关系链

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5. 常见算法 🔄

• 基于邻域的算法（KNN）
• 基于矩阵分解的算法（SVD）
• 深度学习模型（NeuMF）
• 图神经网络（GraphSAGE）

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