相关性推荐系统是一种基于用户行为、内容特征或两者结合的信息过滤系统,旨在预测用户可能感兴趣的物品或内容。它通过分析用户历史行为、物品属性和上下文信息,计算用户与物品之间的相关性分数,从而进行个性化推荐。
// 关闭推荐功能的UI控制
function toggleRecommendations(enable) {
if (!enable) {
// 隐藏推荐区域或显示替代内容
document.getElementById('recommendations-section').style.display = 'none';
document.getElementById('default-content').style.display = 'block';
// 发送请求到后端记录用户偏好
fetch('/api/user/preferences', {
method: 'POST',
headers: {'Content-Type': 'application/json'},
body: JSON.stringify({enableRecommendations: false})
});
}
}
# 推荐服务中检查用户偏好
def get_recommendations(user_id):
user_prefs = UserPreferences.objects.get(user_id=user_id)
if not user_prefs.enable_recommendations:
return get_default_content() # 返回非个性化内容
# 正常推荐逻辑
return generate_personalized_recommendations(user_id)