推荐算法中哪些技术最常用？

一、协同过滤类算法

基于用户的协同过滤（UserCF）‌

通过分析用户历史行为（如点击、购买）计算用户相似度，推荐相似用户偏好的内容‌。

典型应用：电商平台“猜你喜欢”模块，依赖用户-物品交互矩阵。

基于物品的协同过滤（ItemCF）‌

基于物品共现关系推荐相似商品，如“买了A商品的人也买了B”‌。

优势：适用于物品数量稳定场景，冷启动问题较UserCF更少。

二、内容匹配与深度学习

基于内容的推荐（Content-based）‌

通过物品特征（如文本、标签）匹配用户兴趣，例如新闻推荐系统‌。

需结合TF-IDF或BERT等模型提取语义特征‌。

深度学习模型‌

Wide & Deep‌：融合记忆（规则匹配）与泛化（神经网络）能力，适合推荐系统‌。

DIN（Deep Interest Network）‌：捕捉用户兴趣动态变化，提升点击率预测精度‌。

三、混合推荐与强化学习

混合推荐策略‌

结合协同过滤与内容匹配（如YouTube的推荐系统），通过加权或级联方式提升覆盖率‌。

典型技术：FM（Factorization Machines）处理稀疏数据。

强化学习应用‌

通过用户实时反馈优化推荐策略，如抖音的“兴趣探索”机制‌。

四、冷启动解决方案

基于知识的推荐‌

通过用户交互直接获取需求（如问卷、会话），适用于新用户/新物品场景。

迁移学习‌

利用跨领域数据训练模型，缓解数据稀疏问题‌。

注：实际应用中需结合业务场景选择技术组合，例如电商常以协同过滤为主，内容平台侧重深度学习‌。