智能推荐系统：协同过滤算法_（2）.推荐系统的基本框架与组件.docx
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推荐系统的基本框架与组件
推荐系统是一种信息过滤系统，其目的是预测用户对特定项目的兴趣并推荐他们可能喜欢的项目。推荐系统的核心组件包括数据收集、数据处理、模型训练、推荐生成和评估反馈。每个组件在系统中扮演着不同的角色，共同协作以提供高质量的推荐服务。本节将详细介绍这些组件的原理和功能，并提供一些具体的代码示例。
1.数据收集
数据收集是推荐系统的第一步，也是最重要的一步。高质量的数据是构建有效推荐系统的基石。数据可以来自多个来源，包括用户行为数据、用户属性数据、项目属性数据等。
1.1用户行为数据
用户行为数据是最常见的数据类型，包括用户的点击、购买
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