推荐系统是AI领域的重要技术，广泛应用于电商、社交媒体、视频平台等场景。它通过分析用户历史行为、偏好和上下文信息，预测用户可能感兴趣的物品或内容，实现个性化推荐。推荐系统的核心方法包括：1.**协同过滤**：基于用户或物品的相似性进行推荐，分为基于用户和基于物品的两种方式。2.**内容过滤**：利用物品本身的特征（如文本、类别）匹配用户兴趣。3.**混合推荐**：结合协同过滤和内容过滤，提升推荐效果。4.**深度学习模型**：如矩阵分解、神经网络（如NCF、Wide&Deep）等，增强推荐精准度。推荐系统还需考虑冷启动、数据稀疏性、可解释性等挑战，并持续优化排序策略（如CTR预估）。
