推荐系统的技术包含多个方面，主要包括以下几种：

协同过滤推荐

基于用户的协同过滤：根据用户之间的兴趣相似性进行推荐。

基于物品的协同过滤：根据物品之间的相关性进行推荐。

内容过滤推荐

基于内容的特征和用户的兴趣进行推荐，适用于新用户或冷启动问题。

深度学习推荐

利用神经网络模型对用户兴趣和行为进行建模，提供精确的个性化推荐。

信息检索技术（IR）

根据用户需求搜索产品类别数据库，返回用户需要的信息。

信息过滤技术（IF）

适合用户需求相对不变，信息动态更新频繁的情况。

数据挖掘技术

包括分类、回归、聚类、概括、依赖性模型和链接分析等方法，用于发现数据中的模式和关联。

基于关联规则推荐

利用关联规则挖掘用户兴趣和行为，进行推荐。

基于效用推荐

根据用户效用函数计算推荐结果。

基于知识推荐

利用领域知识进行推荐。

组合推荐

结合多种推荐技术，提高推荐的准确性和多样性。

推荐系统架构

包括数据层和模型层，通过离线训练和线上服务的方式对推荐系统进行服务。

全链路干预

对推荐链路从召回、粗排、精排到重排进行全链路的干预，包括冷启动策略和E&E策略。

这些技术可以单独使用，也可以组合使用，以达到更好的推荐效果。在实际应用中，推荐系统的设计和实现需要根据具体场景和需求进行选择和优化。