产品设计：产品推荐系统_（4）.推荐算法原理.docx

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推荐算法原理

在上一节中，我们探讨了产品推荐系统的基本概念和应用场景。本节将深入探讨推荐算法的原理，重点介绍几种常用的人工智能技术在推荐系统中的应用，包括协同过滤、基于内容的推荐、深度学习推荐等。

协同过滤

协同过滤是推荐系统中最经典和最常用的算法之一。它主要基于用户的历史行为数据来预测用户可能感兴趣的产品。协同过滤可以分为两种主要类型：用户-用户协同过滤和物品-物品协同过滤。

用户-用户协同过滤

用户-用户协同过滤的基本思想是找到与目标用户兴趣相似的其他用户，然后推荐这些相似用户喜欢的产品给目标用户。实现这一算法的主要步骤包括：

用户相似度计算：通过计