推荐算法是一种计算系统，旨在根据用户的行为、偏好或数据模式，向用户推荐物品——例如产品、内容或服务。这些算法分析用户交互（例如，点击、购买或评分）和物品属性，以预测用户可能感兴趣的内容。例如，Netflix 等流媒体平台使用推荐算法根据观看历史推荐电影，而亚马逊等电子商务网站则根据过去的购买或浏览活动推荐产品。核心目标是通过高效地呈现个性化选择来减少信息过载。
推荐算法通常依赖于协同过滤、基于内容的过滤或混合方法等技术。协同过滤通过比较偏好相似的用户来识别模式。例如，如果用户 A 和用户 B 都喜欢相同的电影，算法可能会将用户 B 观看过的电影推荐给用户 A。基于内容的过滤侧重于物品属性——如类型、关键词或元数据——以推荐相似的物品。新闻应用可能会使用这种方法来推荐用户经常阅读的主题文章。混合方法结合了这两种方法来解决局限性，例如“冷启动”问题（新用户或新物品缺乏足够数据）。机器学习模型，例如矩阵分解或神经网络，常用于通过学习大型数据集中的潜在模式来提高准确性。
实施推荐系统的开发者面临可伸缩性、数据稀疏性和隐私等挑战。例如，实时处理数百万用户交互需要像 Apache Spark 这样的分布式系统。稀疏数据（例如，用户评分很少）可能导致预测不佳，而像隐式反馈（跟踪点击而非显式评分）等技术旨在缓解这一问题。处理敏感用户数据时会引发隐私问题，需要匿名化或联邦学习。此外，平衡探索（推荐新物品）和利用（利用已知偏好）对于避免创建“过滤气泡”至关重要。实际实施通常涉及迭代测试，使用精确率或点击率等指标来改进模型，并确保它们符合业务目标。