基于内容的推荐算法:
1、算法原理：从"构造特征"到"判断用户是否喜欢"
2、应用场景：系统向用户特征与他们过去兴趣相似的电影
基于近邻的推荐算法：
1、UserCF算法（用户协同过滤算法）
算法原理：从"构造特征"到"判断用户是否喜欢"
2、ItemCF算法（项目的协同过滤算法）
算法原理："找到用户喜欢的物品"再"找到喜欢物品的相似物品"
深度学习在推荐系统中的应用
具备强大的特征提取与表示能力，可以捕捉用户长短期偏好，从而预测用户下一步的行为，进而产生推荐
基于时间特征的推荐 框架图
电影推荐 框架图
