在Torch中，推荐系统模块通常是通过torch.nn.Module构建的模型类，常见的推荐系统模块包括：
Embedding层：用于将输入的离散特征映射为稠密向量表示，常用于用户和物品的特征表示。
神经网络模型：包括全连接层、卷积层、循环神经网络等，用于学习用户和物品之间的交互关系。
损失函数：用于衡量模型的预测结果与真实标签之间的差异，常用的损失函数包括均方误差(MSE)、交叉熵损失等。
优化器：用于更新模型参数，常用的优化器包括随机梯度下降(SGD)、Adam等。
数据处理模块：用于加载和预处理数据，包括数据加载器、数据预处理函数等。
这些模块可以组合在一起构建不同类型的推荐系统模型，如基于协同过滤的推荐系统、基于深度学习的推荐系统等。通过组合和调整这些模块，可以构建出适用于不同场景和任务的推荐系统模型。
