推荐系统是通过分析用户行为与数据，为用户挖掘个性化内容的算法体系。以下是核心知识点梳理：

1. 基本原理 🧠

  • 用户画像：收集点击、浏览、购买等行为数据构建标签体系
  • 物品特征：提取文本、类别、属性等维度的描述信息
  • 协同过滤：通过用户-物品交互矩阵发现潜在关联（
    Collaborative_Filtering
    ）
  • 矩阵分解：将高维交互矩阵分解为用户和物品的隐向量空间

2. 常见类型 📊

类型 适用场景 技术特点
基于内容 新闻推荐、视频推荐 分析物品自身特征
协同过滤 电商推荐、社交推荐 依赖用户行为数据
混合推荐 复合场景推荐 结合多种算法优势

3. 实现步骤 🧰

  1. 数据收集：抓取用户行为日志（
    Data_Collection
    ）
  2. 特征提取：使用TF-IDF、Word2Vec等技术处理文本数据
  3. 模型训练：通过ALS、DeepFM等算法构建推荐模型
  4. 效果评估：采用AUC、Recall、NDCG等指标验证性能

4. 应用案例 🌍

  • 电商平台：商品推荐（
    E-commerce_Recommendation
    ）
  • 视频平台：内容分发（
    Video_Platform_Recommendation
    ）
  • 新闻网站：个性化推送（
    News_Recommendation
    ）

如需深入学习机器学习在推荐系统中的应用，可以参考：机器学习基础教程 🚀