什么是推荐系统？

推荐系统通过分析用户行为数据，为用户挖掘个性化内容。常见类型包括：

  • 基于内容的推荐（Content-based）
  • 协同过滤（Collaborative Filtering）
  • 深度学习推荐（Deep Learning）
推荐系统_概念

核心工作原理

  1. 数据收集 - 用户点击/购买/评分记录
  2. 特征提取 - 使用NLP或Embedding技术
  3. 模型训练 - 常见算法：矩阵分解、Graph Neural Networks
  4. 实时推荐 - 结合上下文信息进行动态预测

应用场景💡

领域 典型应用
电商 商品推荐
视频 影视内容推荐
新闻 个性化资讯推送
推荐系统_应用场景

进阶学习指南

  1. 机器学习基础 - 推荐系统底层技术支撑
  2. 协同过滤详解 - 深入理解经典算法
  3. 深度学习实践 - 探索现代推荐方案

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