推荐系统的中级实践：Embedding与序列建模

推荐系统是现代互联网应用中的关键技术之一，广泛应用于电商、社交媒体、视频推荐等场景。随着数据量的增加和用户需求的多样化，传统的推荐算法逐渐无法满足高效性和精确性的要求。为了提升推荐效果，研究者引入了Embedding技术和序列建模方法，这些技术能够更好地捕捉用户和物品之间的关系及用户的行为模式。本文将介绍推荐系统中的Embedding技术和序列建模方法，并通过中阶实践来探讨它们的应用。

1. 推荐系统概述

推荐系统的基本任务是根据用户的历史行为、兴趣爱好以及其他信息，预测用户可能感兴趣的物品。常见的推荐系统方法主要分为三类：

• 协同过滤（Collaborative Filtering）： 基于用户行为的相似性进行推荐。主要有两种方法：基于用户的协同过滤（User-based CF）和基于物品的协同过滤（Item-based CF）。
• 基于内容的推荐（Content-based Filtering）： 利用物品的特征进行推荐，适用于用户行为较少或新物品的推荐场景。