推荐系统中的混合过滤结合了多种推荐方法，以提高建议的准确性和相关性。混合过滤中使用的主要方法是协同过滤和基于内容的过滤。协同过滤依赖于用户交互和评级来推荐类似用户喜欢的项目。相比之下，基于内容的过滤关注于项目特征，并基于诸如流派、关键字或描

深度学习在增强图像搜索能力方面发挥了重要作用，使计算机能够像人类一样理解和分析图像。传统搜索方法主要依赖关键词标记和元数据来对图像进行分类。然而，深度学习利用人工神经网络，特别是卷积神经网络（CNN），从图像中提取特征和模式。这使得系统能够

图形数据库利用各种算法来有效地处理和分析数据内的关系。一些最常见的算法包括遍历算法、寻路算法和社区检测算法。这些算法有助于诸如搜索特定节点、确定节点之间的最短路径以及识别图内的聚类或组的操作。 遍历算法，如深度优先搜索 (DFS) 和广度