推荐系统是一种根据用户的偏好、行为或与其他用户的相似性来向其推荐物品或内容的工具。这些系统广泛应用于流媒体服务、电子商务平台和社交媒体等领域，以提高用户参与度。其核心在于分析数据——例如用户互动、物品属性或历史模式——来预测用户可能感兴趣的内容。例如，Netflix 使用推荐系统来推荐电影，而亚马逊则根据用户的购买历史或浏览记录推荐商品。其目标是通过有效地呈现个性化选项来减少信息过载。
推荐系统通常依赖于两大类算法：协同过滤和基于内容的过滤。协同过滤通过比较用户行为来识别模式。如果用户 A 和用户 B 喜欢相似的电影，系统可能会将用户 A 喜欢的推荐给用户 B。这种方法通常使用矩阵分解或基于邻域的方法。另一方面，基于内容的过滤则侧重于物品属性。例如，如果用户经常观看科幻电影，系统可能会推荐元数据中标记为“科幻”的其他电影。混合方法结合了这两种方法，以解决诸如“冷启动”问题（新用户或新物品数据较少时）等限制。例如，Spotify 可能会将协同过滤数据（相似用户听了什么）与内容数据（歌曲类型或每分钟节拍数）结合起来推荐音乐。
实现推荐系统需要仔细考虑数据质量、可扩展性和评估指标。开发者通常使用 TensorFlow Recommenders 或 Surprise（适用于 Python）等库来构建模型原型。数据预处理——例如标准化评分或处理缺失值——至关重要。部署后，系统会使用准确率、召回率或均方误差等指标进行评估，以衡量准确性。现实世界的挑战包括处理实时更新（例如用户的新点击）和确保推荐的低延迟。例如，新闻应用可能使用批量处理每小时更新一次推荐，但会根据突发新闻实时调整排名。A/B 测试常用于比较算法性能并迭代优化系统。