推荐系统教程

欢迎来到推荐系统课程！📚 这门课将带你从基础到实践，全面掌握推荐系统的原理与应用。

课程简介

推荐系统是当今互联网产品中不可或缺的核心技术，广泛应用于电商、视频、社交等领域。本教程将覆盖以下内容：

• 基础概念与应用场景 🌐
• 协同过滤（Collaborative Filtering）算法详解 🔍
• 基于内容的推荐（Content-Based Filtering）
• 深度学习在推荐系统中的应用 🧠
• 实战案例与代码演示 🛠️

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核心概念

1. 什么是推荐系统？

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。例如：

• 电商平台的“猜你喜欢”
• 视频网站的“推荐影片”
• 社交媒体的“好友推荐”

2. 主要算法类型

• 协同过滤：基于用户-物品交互矩阵（如用户评分）进行预测。
• 基于内容的推荐：利用物品本身的特征（如标签、文本）匹配用户偏好。
• 混合推荐：结合多种算法提升效果。

实战案例

我们通过一个简单的电影推荐案例，演示如何构建推荐模型：

1. 数据准备：用户评分数据集 📊
2. 特征提取：使用TF-IDF处理电影简介 ✍️
3. 模型训练：基于用户-物品矩阵的矩阵分解 📚
4. 预测与排序：生成Top-N推荐列表 🚀

扩展阅读

• 机器学习基础教程：推荐系统依赖的数学与算法知识
• 实时推荐系统设计：探索高并发场景下的优化策略

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