1. 背景介绍
1.1 推荐系统的重要性
在当今信息爆炸的时代，人们面临着海量的信息和选择。推荐系统作为一种能够帮助用户在短时间内找到感兴趣内容的技术，已经成为互联网行业的核心竞争力之一。无论是电商、社交媒体、新闻资讯还是在线视频，推荐系统都在发挥着至关重要的作用。
1.2 推荐系统的分类
根据推荐算法的不同，推荐系统可以分为以下几类：
基于内容的推荐(Content-based Recommendation)
协同过滤推荐(Collaborative Filtering)
用户协同过滤(User-based Collaborative Filtering)
物品协同过滤(Item-based Collaborative Filtering)
基于矩阵分解的推荐(Matrix Factorization-based Recommendation)
深度学习推荐(Deep Learning-based Recommendation)
本文将从零到一搭建一个完整的推荐系统，涵盖以上各类推荐算法，并结合实际应用场景进行详细讲解。
2. 核心概念与联系
2.1 用户(User)
用户是推荐系统的主体，他们有自己的兴趣和需求。推荐系统的目标是为用户提供个性化的推荐内容。