Python推荐系统核心是理清“用户—物品—交互”关系并匹配算法：有行为日志用User-CF/Item-CF，仅物品属性用Content-Based，冷启动用混合策略；预处理需构建稀疏矩阵并中心化；Item-CF适合工程落地；Surprise库可快速验证SVD等模型。
用Python构建推荐系统，核心不在代码多炫酷，而在理清“用户—物品—交互”三者关系，并选对匹配场景的算法逻辑。下面直接拆解最常用、最实用的几条主线。
不是所有推荐都用协同过滤。先看你的数据长什么样：
用户-物品交互表（比如 user_id, item_id, rating）不能直接喂给模型。得转成稀疏矩阵：
物品协同过滤（Item-CF）在电商、视频平台最常用，逻辑清晰、更新成本低：
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不想从头写SVD或ALS？Surprise 是专为推荐设计的Python库，几行代码就能跑 baseline：
基本上就这些。不复杂但容易忽略的是：推荐不是越准越好，而是要平衡准确性、实时性、可解释性和业务目标。先跑通一个Item-CF，再逐步加特征、换模型、接线上服务——路是一步一步走出来的。
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