在Torch中，推薦系統模塊通常是通過torch.nn.Module構建的模型類，常見的推薦系統模塊包括：
Embedding層：用于將輸入的離散特征映射為稠密向量表示，常用于用戶和物品的特征表示。
神經網絡模型：包括全連接層、卷積層、循環神經網絡等，用于學習用戶和物品之間的交互關系。
損失函數：用于衡量模型的預測結果與真實標簽之間的差異，常用的損失函數包括均方誤差(MSE)、交叉熵損失等。
優化器：用于更新模型參數，常用的優化器包括隨機梯度下降(SGD)、Adam等。
數據處理模塊：用于加載和預處理數據，包括數據加載器、數據預處理函數等。
這些模塊可以組合在一起構建不同類型的推薦系統模型，如基于協同過濾的推薦系統、基于深度學習的推薦系統等。通過組合和調整這些模塊，可以構建出適用于不同場景和任務的推薦系統模型。
