推荐算法基于哪个包实现

推荐算法可以基于多个 Python 包实现，其中比较常用的有：

- Surprise：一个专门用于推荐系统的 Python 库，提供了多种经典的协同过滤算法和基于模型的推荐算法，如 SVD、SVD++、NMF 等。

- Scikit-learn：一个通用的机器学习库，提供了一些基本的推荐算法实现，如 KNN、PCA 等，同时也可以用来实现其他机器学习任务。

- Tensorflow 和 PyTorch：两个常用的深度学习库，提供了多种深度推荐算法的实现，如 DNN、Wide & Deep、FM、DeepFM、NCF 等。

不同的库适用于不同的场景和需求，选择哪个库主要取决于具体的项目需求和个人习惯。