机器学习在推荐系统中发挥着关键作用，提升用户体验和业务价值。
协同过滤算法是常用方法。基于用户行为数据，如购买记录、浏览历史，计算用户或物品间相似度。比如，用户 A 和用户 B 购买过很多相同商品，当用户 A 购买新商品时，可将该商品推荐给用户 B。通过矩阵分解等技术，将用户 - 物品矩阵降维，提高计算效率。
内容过滤算法则根据物品的属性和特征进行推荐。在新闻推荐系统中，提取新闻的关键词、类别等特征，将符合用户兴趣特征的新闻推荐给用户。结合深度学习，使用神经网络模型，如多层感知机（MLP），能更好地处理复杂数据，挖掘用户潜在兴趣。通过不断优化算法和模型，推荐系统能更精准地为用户推荐感兴趣的内容，提高用户粘性和转化率。
