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机器学习算法在实时推荐中的应用

在上一节中，我们讨论了实时推荐系统的架构和关键组件。接下来，我们将深入探讨机器学习算法在实时推荐系统中的应用。机器学习算法是实时推荐系统的核心，它们能够从大量用户行为数据中学习用户偏好，并实时生成个性化的推荐结果。本节将详细介绍几种常用的机器学习算法，包括协同过滤、深度学习、强化学习等，并探讨如何在实时推荐系统中应用这些算法。

协同过滤

原理

协同过滤是一种基于用户行为数据的推荐算法，主要分为用户-用户协同过滤和物品-物品协同过滤两种类型。用户-用户协同过滤通过找到与目标用户具有相似行为的其他用户，然后推荐这些用户喜欢的物