📌 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。常见于电商、视频、音乐等场景，能显著提升用户粘性与转化率。
📚 核心原理与类型
协同过滤（Collaborative_Filtering）
基于用户-物品交互数据，通过相似性计算推荐。矩阵分解（Matrix_Factorization）
将用户-物品评分矩阵分解为低维隐向量，捕捉潜在特征。深度学习方法（Deep_Learning_Methods）
使用神经网络模型（如Wide & Deep、GraphSAGE）处理高维特征与非线性关系。
💡 典型应用场景
- 电商平台：根据购买历史推荐关联商品
- 视频网站：基于观看记录推荐个性化内容
- 社交网络：发现用户可能感兴趣的社交关系
📚 扩展学习
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