为了有效处理高维稀疏的用户和物品特征，并通过非线性建模捕捉复杂的交互关系，推荐系统()模型普遍采用 Embedding + MLP 架构。Embedding(嵌入)将高维稀疏的离散特征（用户ID、商品ID、类别等）映射为低维稠密向量，便于深度神经网络进行处理。MLP（Multilayer Perceptron，多层感知机） 是一种经典的前馈神经网络。

为了有效处理高维稀疏的用户和物品特征，并通过非线性建模捕捉复杂的交互关系，推荐系统()模型普遍采用 Embedding + MLP 架构。Embedding(嵌入)将高维稀疏的离散特征（用户ID、商品ID、类别等）映射为低维稠密向量，便于深度神经网络进行处理。MLP（Multilayer Perceptron，多层感知机） 是一种经典的前馈神经网络。

为了有效处理高维稀疏的用户和物品特征，并通过非线性建模捕捉复杂的交互关系，推荐系统()模型普遍采用 Embedding + MLP 架构。Embedding(嵌入)将高维稀疏的离散特征（用户ID、商品ID、类别等）映射为低维稠密向量，便于深度神经网络进行处理。MLP（Multilayer Perceptron，多层感知机） 是一种经典的前馈神经网络。

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