推荐系统基础
什么是推荐系统？
推荐系统是一种信息过滤系统，它能够预测用户对物品的偏好，并向用户推荐可能感兴趣的物品。 推荐系统已经成为现代互联网应用的重要组成部分，广泛应用于电商、视频、音乐、新闻等领域。
推荐系统的目标
- 帮助用户发现感兴趣的内容
- 提高用户满意度和参与度
- 增加平台活跃度和转化率
- 优化用户体验和商业价值
推荐系统架构
推荐系统的基本流程
数据收集
- 用户行为数据（点击、浏览、购买等）
- 用户属性数据（人口统计学特征）
- 物品特征数据（内容、属性、标签等）
- 上下文数据（时间、地点、设备等）
推荐生成
- 特征提取和表示
- 相似度计算
- 候选集生成
- 排序和过滤
结果展示
- 个性化展示
- 多样性保证
- 实时更新
- 用户反馈收集