工业界常用的推荐系统模型有：1、协同过滤（Collaborative Filtering）；2、基于内容的推荐（Content-Based Recommender）；3、深度学习模型；4、强化学习模型。其中，协同过滤（Collaborative Filtering）是推荐系统中最常见的技术之一，它基于用户的过去行为（例如，用户的购买历史、浏览历史或评级）来进行推荐。
在工业界，推荐系统被广泛应用于各种在线服务中，从电影推荐、新闻推荐到购物推荐等。下面是一些常见的推荐系统模型：
1、协同过滤（Collaborative Filtering）
这是推荐系统中最常见的技术之一，它基于用户的过去行为（例如，用户的购买历史、浏览历史或评级）来进行推荐。
2、基于内容的推荐（Content-Based Recommender）
这种模型根据用户以前喜欢的内容特性，推荐具有相似特性的新内容。例如，如果一个用户过去喜欢看冒险类型的电影，那么推荐系统将会推荐更多此类电影。
矩阵分解（Matrix Factorization）
这是一种广泛应用于推荐系统的技术，它通过将用户-物品评分矩阵分解为两个低阶矩阵来实现推荐。
3、深度学习模型
随着深度学习的发展，越来越多的深度学习模型被应用于推荐系统中，如神经网络推荐系统（NCF）、自编码器推荐系统、深度矩阵分解（DeepMF）等。
4、强化学习模型
强化学习是最近在推荐系统中开始流行的一种技术。这种模型试图从用户的反馈中学习，以最大化预期的长期奖励。
延伸阅读
如何选择适合的推荐系统模型
选择适合的推荐系统模型需要考虑多种因素，包括数据的可用性、问题的性质以及性能需求。
首先，推荐系统的选择在很大程度上取决于可用数据的类型。例如，如果你有大量的用户行为数据，那么协同过滤可能是一个好的选择。如果你有大量的物品内容信息，那么基于内容的推荐可能更合适。如果两者都有，你可能会选择混合模型。
其次，问题的性质也影响模型的选择。例如，如果物品的流行度发生快速变化（如新闻推荐），那么可能需要选择能够快速适应变化的模型。如果用户的兴趣变化很慢（如电影推荐），那么可以选择更稳定的模型。
最后，性能需求也会影响模型的选择。深度学习模型通常在性能上优于其他模型，但它们需要大量的数据和计算资源。如果资源有限，可能需要选择更简单的模型。
总的来说，选择推荐系统模型是一个需要综合考虑多种因素的决策过程。在实际应用中，常常需要试验多种模型，以找出非常适合具体任务的模型。
