1.5.3　基于模型的推荐

一般来说，可基于用户行为记录、用户相关信息（年龄、性别、地域和消费习惯等）及标的物相关信息来构建算法模型，预测用户对物品的偏好，常用的算法包括logistic回归、矩阵分解、分解机等（这些算法在后面会详细讲解）。随着深度学习技术的发展，目前有很多深度学习相关的算法落地到了推荐系统上，并产生了很好的效果。