# 数据
```Java
- MovieLens 100K：10万条评分（快速实验）
- MovieLens 1M：100万条评分（标准练习）
- MovieLens 10M：1000万条评分（中等规模）
- MovieLens 25M：2500万条评分（大规模）
```
**下载地址**：
```Java
https://grouplens.org/datasets/movielens/
```
## 入门阶段（1-2周）
**数据集**：MovieLens 100K **算法**：
1. **基于内容的推荐**（Content-Based）
- TF-IDF + 余弦相似度
2. **协同过滤**（Collaborative Filtering）
- User-Based CF
- Item-Based CF
3. **矩阵分解**（Matrix Factorization）
- SVD
- ALS
## 进阶阶段（2-4周）
**数据集**：MovieLens 1M 或 Amazon Reviews **算法**：
1. **深度学习推荐**
- NCF (Neural Collaborative Filtering)
- Wide & Deep
- DeepFM
2. **序列推荐**
- RNN-based
- GRU4Rec
3. **图神经网络**
- LightGCN
- PinSage
## 实战阶段
**数据集**：真实业务数据或 Kaggle 竞赛 **算法**：
- 多路召回 + 精排
- 特征工程
- 冷启动处理
- A/B 测试