機(jī)器學(xué)習(xí)在推薦系統(tǒng)中發(fā)揮著關(guān)鍵作用，提升用戶體驗(yàn)和業(yè)務(wù)價(jià)值。

協(xié)同過(guò)濾算法是常用方法。基于用戶行為數(shù)據(jù)，如購(gòu)買(mǎi)記錄、瀏覽歷史，計(jì)算用戶或物品間相似度。比如，用戶 A 和用戶 B 購(gòu)買(mǎi)過(guò)很多相同商品，當(dāng)用戶 A 購(gòu)買(mǎi)新商品時(shí)，可將該商品推薦給用戶 B。通過(guò)矩陣分解等技術(shù)，將用戶 - 物品矩陣降維，提高計(jì)算效率。

內(nèi)容過(guò)濾算法則根據(jù)物品的屬性和特征進(jìn)行推薦。在新聞推薦系統(tǒng)中，提取新聞的關(guān)鍵詞、類別等特征，將符合用戶興趣特征的新聞推薦給用戶。結(jié)合深度學(xué)習(xí)，使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，如多層感知機(jī)（MLP），能更好地處理復(fù)雜數(shù)據(jù)，挖掘用戶潛在興趣。通過(guò)不斷優(yōu)化算法和模型，推薦系統(tǒng)能更精準(zhǔn)地為用戶推薦感興趣的內(nèi)容，提高用戶粘性和轉(zhuǎn)化率。

審核編輯 黃宇