推荐系统是通过算法分析用户行为数据，为用户个性化推荐内容或商品的技术解决方案。它在电商、社交媒体、视频平台等领域广泛应用，能显著提升用户体验和转化率。
推荐系统类型 📊
协同过滤
基于用户历史行为的相似性进行推荐，例如电影推荐中的“喜欢A的人也喜欢B”基于内容的推荐
分析物品特征与用户偏好匹配度，如新闻推荐中的关键词关联深度学习模型
利用神经网络捕捉复杂模式，如使用Embedding技术处理用户-物品关系
应用场景 🌐
电商平台
个性化商品推荐提升客单价社交媒体
动态内容推荐增强用户粘性视频平台
智能播放列表生成与内容分发
相关技术文档 🔗
如需深入了解推荐系统实现细节，可参考：