推荐系统通过分析数据模式来预测用户偏好，从而推荐相关物品。它们通常采用三种方法：协同过滤、基于内容的过滤和混合方法。协同过滤依赖用户行为（例如评分或购买历史）来识别用户或物品之间的相似性。例如，如果用户 A 和用户 B 都喜欢电影 X 和 Y，系统可能会将用户 B 喜欢的电影 Z 推荐给用户 A。基于内容的过滤侧重于物品属性（如类型或关键词）来推荐相似物品——例如，向经常观看动作片的用户推荐动作片。混合系统结合这些方法以提高准确性，例如使用协同过滤进行广泛推荐，再使用基于内容的方法细化结果。
一个关键的技术细节是协同过滤如何处理稀疏数据。矩阵分解是一种常用技术，它将用户-物品互动数据分解为低维矩阵，以揭示潜在因素（例如电影的主题）。例如，一部电影可能包含“动作强度”或“喜剧色彩”等隐藏因素，这些因素有助于将用户与他们可能喜欢的电影匹配起来。另一方面，基于内容的系统通常使用 TF-IDF 或（来自 BERT 等模型的）嵌入来表示物品特征。混合系统可能会采用神经网络来合并这些信号，这在 Netflix 等平台中有所体现，它结合了观看历史（协同）和类型偏好（基于内容）来实现个性化推荐。现代实现还利用实时数据，例如根据用户当前的浏览会话调整建议。
挑战包括冷启动问题（例如向没有历史的新用户或物品推荐），这通常通过混合方法或人口统计数据来解决。可伸缩性是另一个问题；像近似最近邻搜索（例如 FAISS）这样的技术有助于在大数据集中高效地查找匹配项。缓解偏差至关重要——热门物品可能会主导推荐，因此像多样化或公平感知算法这样的方法可以确保不太知名的物品也能浮现。开发人员通常使用像 Surprise 这样的库进行协同过滤，或者使用 TensorFlow Recommenders 进行混合模型开发。A/B 测试对于验证有效性至关重要，例如比较不同推荐策略的点击率。最终，推荐系统通过迭代实验和优化，平衡准确性、计算效率和用户体验。