深度学习(九):推荐系统的新引擎(9/10)

news2024/11/23 23:58:23

一、深度学习与推荐系统的融合

深度学习在推荐系统中的融合并非偶然。随着互联网的飞速发展,数据量呈爆炸式增长,传统推荐系统面临着诸多挑战。例如,在处理大规模、高维度的数据时,传统方法往往显得力不从心。而深度学习以其强大的特征提取和非线性建模能力,为推荐系统带来了新的机遇。

在大数据时代,用户的行为数据、商品的特征数据等变得越来越复杂。深度学习能够自动从这些数据中学习到深层次的特征表示,更好地捕捉用户的兴趣和偏好。例如,通过卷积神经网络(CNN)可以有效地处理图像、文本等非结构化数据,为推荐系统提供更丰富的商品特征信息。同时,循环神经网络(RNN)能够处理序列数据,对于用户的行为序列进行建模,预测用户未来的行为,从而提供更加个性化的推荐。

此外,深度学习还可以解决传统推荐系统中的冷启动问题和数据稀疏问题。对于新用户或新商品,深度学习可以通过学习其他相关用户或商品的特征,进行合理的推荐。例如,基于自动编码器的推荐系统可以在数据降维、数据重构和特征提取方面发挥优势,为新用户或新商品快速生成推荐结果。

总之,深度学习与推荐系统的融合为推荐系统带来了强大的动力,使得推荐系统能够更好地满足用户的个性化需求,提高用户体验。

二、深度学习在推荐系统中的应用方式

(一)各种 2vec 的应用

Word2vec 作为经典的词向量表示方法,通过训练可以将每个词表示为一个稠密向量,从而计算词的相似度。其训练方法主要有两种,一种是用窗口内的词预测中央的词,另一种是用中央的词预测周围的词。在此基础上,发展出了 Sentence2vec 和 Doc2vec。Sentence2vec 通常把句子包含的词嵌入向量加起来表示一个句子,而 Doc2vec 对于多个句子构成的段落,也能生成相应的向量表示。在推荐系统中,可以将物品类比为单词,利用类似的方法进行物品的表示学习。例如,通过 Item2Vec 对商品进行向量表示,就像 Word2Vec 对单词的处理一样,能够捕捉用户购买行为中的模式和关联性,从而为用户提供更精准的个性化推荐。

(二)基于神经协同过滤的推荐

神经协同过滤算法通过建立用户 - 项目交互的神经网络模型,能够学习复杂的关系以做出更准确的推荐。例如,NCF(Neural Collaborative Filtering)在推荐领域有广泛应用,它的底层输入是用户和物品的 one-hot 编码结果。在网络训练层使用了 GMF(Geberakuzed Matrix Factorization)和 MLP(Multi-Layer perceptron)两种网络结构,通过将两者的输出特征结合,最终通过 NeuMF Layer 去产出用户和物品交互的概率。这种方法为推荐系统中的召回链路提供了重要的输入,能够更准确地挖掘用户和物品之间的潜在关系。

(三)在个性化推荐系统中的应用

  1. 特征表示学习:深度学习可以自动从用户历史行为和偏好数据中学习到更加丰富和有表达力的特征表示,以捕捉用户的兴趣和偏好。例如,通过深度神经网络可以从用户的浏览历史、购买记录等数据中提取出深层次的特征,从而更好地理解用户的需求。
  2. 序列模型:深度学习可以建模用户的行为序列,如浏览历史、购买记录等。通过循环神经网络(RNN)等模型,可以更好地预测用户的下一步行为和兴趣。例如,在用户浏览商品的过程中,根据用户的历史行为序列,预测用户可能感兴趣的下一个商品。
  3. 嵌入模型:深度学习可以学习到用户和物品之间的嵌入向量,将用户和物品映射到低维空间中,从而计算用户和物品之间的相似度,进行推荐。例如,通过 Word2Vec 等方法的思想扩展,可以将商品表示为向量,根据向量之间的相似度为用户推荐相关商品。

三、深度学习构建推荐系统的方法

(一)整体框架与技术选择

深度学习推荐系统的整体架构通常包括数据收集、预处理、特征工程、模型训练和评估等环节。在大数据框架方面,可以选择 Hadoop、Spark 等进行大规模数据存储和处理。例如,利用 Spark 的分布式计算能力,可以快速处理海量的用户行为数据和商品特征数据。

在深度学习模型选择上,根据不同的需求可以选用不同的模型。对于特征提取,可以使用卷积神经网络(CNN)处理图像数据,循环神经网络(RNN)处理序列数据。在推荐任务中,常用的深度学习模型有深度神经网络(DNN)、因子分解机(FM)与深度学习结合的模型如 DeepFM 等。

DeepFM 模型结合了 FM 和 DNN 的优势,既可以捕捉低阶特征,又能学习高阶特征。它的输入仅为原始特征,FM 部分抽取低阶特征,DNN 部分抽取高阶特征,两部分共享输入特征,训练速度快。同时,它无需人工特征工程,能够自动从数据中学习有效的特征组合。

(二)具体案例分析

以服装推荐系统为例,我们可以整合多种深度学习模型,根据用户和产品特征进行推荐。例如,使用 AlphaPose 的人体姿态估计系统来确定用户是否完整,检测一个人的 19 个点,如果检测到至少 17 个点,就认定是完整人形。通过重新训练 YOLO v3 分类器,对服装进行分类。YOLO 是最精确的图像分类器之一,用于训练的数据集可以是 DeepFashion 等大规模数据集。

同时,使用 Dlib 的 get_frontal_face_detector () 函数检测人脸,该模型由 5 个 HOG 筛选器构建,速度快且精确。在检测年龄和性别时,根据数据科学的文章,使用 openCV 和卷积神经网络对年龄和性别进行分类。基于一篇名为《利用 Keras 和转移学习从人脸图像中估计身体质量指数》的文章对 IMC 进行估计。

所有代码可以使用一些计算机视觉库如 OpenCV 和一些深度学习框架如 Keras 在 Python3.5 中编写。将模型加载到 RAM 中进行姿态估计,为了估测年龄、性别和 BMI,还可以剪切脸部所在的区域。然后,使用 YOLO 对衣服进行分类,显示推荐的衣服类型。最后,将服装特性与数据库中的服装进行比对,会推荐与用户身着相似的服装。考虑到用户体验,还可以做一个前端。

此外,还有面向差异化场景的服饰推荐系统,该系统包括基于深度学习的第一层神经网络结构和第二层神经网络结构。通过第一层神经网络结构,从海量的服饰商品中选取用户可能感兴趣的商品,构成候选推荐集。通过第二层神经网络结构,对候选推荐集中的商品进行排序,使用户可能最感兴趣的服饰排名靠前。其中,第一层和第二层神经网络结构经过深度学习,根据所输入的用户所处场景、用户风格偏好以及服饰舒适度,为用户精准推荐适合该场景下的服饰商品。

四、深度学习推荐系统的优势与挑战

(一)优势

  1. 准确性:深度学习推荐系统能够自动从大规模数据中学习到复杂的特征表示,从而更准确地捕捉用户的兴趣和偏好。例如,通过深度神经网络可以学习到用户行为和商品特征之间的非线性关系,提高推荐的准确性。据相关研究表明,深度学习推荐系统在一些电商平台上的推荐准确率相比传统推荐系统提高了 20% 以上。
  2. 覆盖率:深度学习模型具有强大的泛化能力,能够处理各种类型的数据,包括图像、文本、序列数据等。这使得推荐系统能够覆盖更广泛的用户需求和商品类型。例如,利用卷积神经网络处理商品图片,循环神经网络处理用户行为序列,可以为用户推荐更多不同类型的商品,提高推荐的覆盖率。
  3. 个性化:深度学习推荐系统可以根据用户的个性化需求进行定制化推荐。通过学习用户的历史行为、兴趣偏好等特征,为每个用户生成独特的推荐结果。例如,利用用户的浏览历史和购买记录,推荐系统可以为用户推荐符合其个人兴趣的商品,提高用户的满意度和忠诚度。

(二)挑战

  1. 数据稀疏性:用户的历史行为数据通常是稀疏的,这给深度学习推荐系统的训练带来了困难。由于数据稀疏,模型难以学习到有效的特征表示,从而影响推荐的准确性。据统计,在一些电商平台上,用户的购买行为数据稀疏度高达 90% 以上。为了解决数据稀疏性问题,可以采用数据增强、矩阵分解等方法,充分利用有限的数据进行模型训练。
  2. 冷启动问题:对于新用户或新商品,缺乏足够的历史数据来进行个性化推荐。这是深度学习推荐系统面临的一个重要挑战。例如,对于新上线的商品,由于没有用户的交互数据,推荐系统难以确定哪些用户可能对该商品感兴趣。为了解决冷启动问题,可以采用基于规则的推荐、利用用户注册信息等方法,为新用户或新商品提供初步的推荐。
  3. 模型可解释性:深度学习模型通常是黑盒模型,难以解释模型的推荐原因和依据。这给用户带来了不信任感,也给推荐系统的优化带来了困难。为了提高模型的可解释性,可以采用可视化技术、特征重要性分析等方法,让用户更好地理解推荐结果的产生过程。

五、文章总结和代码案例

文章总结

深度学习在推荐系统中的应用为用户带来了更智能、更个性化的推荐体验。通过与推荐系统的融合,深度学习解决了传统推荐系统在处理大规模、高维度数据时的力不从心,以及冷启动和数据稀疏等问题。

在应用方式上,各种 2vec 的应用、基于神经协同过滤的推荐以及在个性化推荐系统中的特征表示学习、序列模型和嵌入模型等,都为推荐系统的准确性和个性化提供了有力支持。

构建深度学习推荐系统时,需要考虑整体框架与技术选择,如大数据框架和深度学习模型的选择。同时,通过具体案例分析,可以更好地理解深度学习在推荐系统中的实际应用。

尽管深度学习推荐系统具有准确性、覆盖率和个性化等优势,但也面临着数据稀疏性、冷启动问题和模型可解释性等挑战。未来,我们需要不断探索新的方法和技术,以克服这些挑战,进一步提高深度学习推荐系统的性能和用户体验。

经典代码案例

以下是一个简单的基于深度学习的推荐系统代码示例,使用 Python 和 TensorFlow 框架:

import tensorflow as tf
import numpy as np

# 模拟用户数据和商品数据
users = np.array([[1, 0, 1], [0, 1, 1], [1, 1, 0]])
items = np.array([[1, 1, 0], [0, 1, 1], [1, 0, 1]])

# 定义深度学习模型
def deep_recommendation_model(users, items):
    input_user = tf.keras.layers.Input(shape=(3,))
    input_item = tf.keras.layers.Input(shape=(3,))
    merged = tf.keras.layers.Concatenate()([input_user, input_item])
    hidden = tf.keras.layers.Dense(16, activation='relu')(merged)
    output = tf.keras.layers.Dense(1, activation='sigmoid')(hidden)
    model = tf.keras.Model(inputs=[input_user, input_item], outputs=output)
    return model

# 创建模型
model = deep_recommendation_model(users, items)

# 编译模型
model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy'])

# 训练模型
model.fit([users, items], np.array([1, 0, 1]), epochs=100, batch_size=2)

# 进行推荐
new_user = np.array([[0, 0, 1]])
new_items = items
recommendations = model.predict([new_user, new_items])
print("推荐结果:", recommendations)

这个代码示例创建了一个简单的深度学习推荐模型,通过将用户和商品的特征向量进行拼接,然后经过隐藏层和输出层进行预测。虽然这只是一个简单的示例,但可以帮助我们理解深度学习在推荐系统中的基本应用。

在实际应用中,推荐系统的代码会更加复杂,需要考虑更多的因素,如数据预处理、模型优化、超参数调整等。同时,还可以结合其他技术,如自然语言处理、计算机视觉等,为推荐系统提供更丰富的信息。

总之,深度学习在推荐系统中的应用具有广阔的前景,通过不断的探索和创新,我们可以构建出更加智能、高效的推荐系统,为用户提供更好的服务。

六、学习资源

(一)在线课程平台

  1. Coursera:提供了许多与深度学习和推荐系统相关的课程,如 “深度学习专项课程” 等。这些课程由世界知名高校的教授和专家授课,内容涵盖深度学习的基础知识、模型构建以及在推荐系统中的应用等方面。
  2. Udemy:有大量关于深度学习和推荐系统的实战课程。课程内容通常注重实践操作,通过实际案例帮助学习者掌握深度学习推荐系统的构建方法。
  3. 网易云课堂:国内的在线学习平台,也有不少关于深度学习和推荐系统的课程资源,适合不同层次的学习者。

(二)学术论文数据库

  1. arXiv:这是一个免费的学术预印本数据库,涵盖了计算机科学、数学、物理学等多个领域的研究论文。在深度学习和推荐系统领域,arXiv 上有很多最新的研究成果和技术进展。
  2. ACM Digital Library:美国计算机协会的数字图书馆,收录了大量计算机科学领域的学术论文、会议记录等。对于深度学习在推荐系统中的应用,这里可以找到很多高质量的研究文献。
  3. IEEE Xplore:电气电子工程师学会的数字图书馆,提供了广泛的技术文献资源。在深度学习和推荐系统方面,IEEE Xplore 上的论文涵盖了从理论研究到实际应用的各个方面。

(三)开源项目平台

  1. GitHub:全球最大的开源代码托管平台,有许多深度学习推荐系统的开源项目。学习者可以通过研究这些项目的代码,了解深度学习推荐系统的实际实现方法。例如,一些知名的深度学习推荐系统开源项目如 DeepRec、NeuRec 等,提供了丰富的功能和良好的代码结构,可供学习者参考和学习。
  2. Kaggle:一个数据科学竞赛平台,也有很多与深度学习推荐系统相关的竞赛项目。参与这些竞赛项目,不仅可以锻炼自己的实践能力,还可以学习其他参赛者的优秀解决方案。

(四)专业书籍

  1. 《深度学习》(Deep Learning):由 Ian Goodfellow、Yoshua Bengio 和 Aaron Courville 合著,是深度学习领域的经典书籍。书中详细介绍了深度学习的基本概念、算法和应用,对于理解深度学习在推荐系统中的应用有很大的帮助。
  2. 《推荐系统实践》:这本书系统地介绍了推荐系统的基本概念、算法和实践经验。其中也涉及到了深度学习在推荐系统中的应用,通过实际案例帮助读者更好地理解推荐系统的构建过程。
  3. 《深度学习实战》:以实战为导向,介绍了深度学习的各种应用场景,包括推荐系统。书中通过大量的代码示例和实际项目,帮助读者掌握深度学习推荐系统的构建方法。

通过利用这些学习资料,学习者可以更加系统地学习深度学习的知识和技术,提高自己的实践能力和创新能力。同时,也可以与其他学习者进行交流和互动,共同推动深度学习领域的发展。

博主还写跟本文相关的文章,邀请大家批评指正:

1、深度学习(一)基础:神经网络、训练过程与激活函数(1/10)

2、深度学习(二)框架与工具:开启智能未来之门(2/10)

3、深度学习(三)在计算机视觉领域的璀璨应用(3/10)

4、深度学习(四):自然语言处理的强大引擎(4/10)

5、深度学习(五):语音处理领域的创新引擎(5/10)

6、深度学习(六)CNN:图像处理的强大工具(6/10)

7、深度学习(七)深度强化学习:融合创新的智能之路(7/10)

8、深度学习(八)框架大比拼(8/10)

9、深度学习(九):推荐系统的新引擎(9/10) 

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.coloradmin.cn/o/2229191.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

相关文章

如何建立测试团队的知识库

后台有同学留言,问了这样一个问题: 刚担任测试负责人,团队流程很乱,需求不甚明确,测试工作基本靠员工的熟练程度,项目交付质量堪忧。 迭代排期紧张,新招来的同学没人带,也没有文档之…

Spring 框架环境搭建

一、环境要求 JDK版本: JDK1.7及以上版本 Spring版本: Spring5.x版本 二、新建Maven项目 1. 创建 Maven 的普通 Java 项⽬ 2.设置项目坐标 3.设置项目的Maven环境 4.设置项目的名称和存放的工作空间 三、调整项目环境 1.修改JDK版本 properties&g…

[Wireshark] 使用Wireshark抓包https数据包并显示为明文、配置SSLKEYLOGFILE变量(附下载链接)

前言 wireshark安装包 链接:https://pan.quark.cn/s/febb28f57c01 提取码:fUCQ 链接失效(可能会被官方和谐)可评论或私信我重发 chrome与firefox在访问https网站的时候会将密钥写入这个环境变量SSLKEYLOGFILE中,在wir…

高考相关 APP 案例分享

文章首发于https://qdgithub.com/article/2032 一、核心内容 (一)高考相关 APP 案例 圈友朱康分享高考相关的 APP。提到猿题库,其主要功能有练习册和猿辅导,都是收费的。猿题库出题给学生练习,将易错的总结起来出练习…

【postman】工具下载安装

postman作用 postman用于测试http协议接口,无论是开发, 还是测试人员, 都有必要学习使用postman来测试接口, 用起来非常方便。 环境安装 postman 可以直接在chrome 上安装插件,当然大部分的同学是没法连接到谷歌商店的,我们可以在电脑本地…

【C++】 string的了解及使用

标准库中的string类 在使用string类时&#xff0c;必须包含#include头文件以及using namespace std; string类的常用接口说明 C中string为我们提供了丰富的接口来供我们使用 – string接口文档 这里我们只介绍一些常见的接口 string类对象的常见构造 #include <iostrea…

守护头顶安全——AI高空抛物监测,让悲剧不再重演

在城市的喧嚣中&#xff0c;我们享受着高楼林立带来的便捷与繁华&#xff0c;却往往忽视了那些隐藏在高空中的危险。近日&#xff0c;震惊全国的高空抛物死刑案件被最高院核准并执行。案件中被告人多次高空抛物的举动&#xff0c;夺去了无辜者的生命&#xff0c;也让自己付出了…

好消息:貌似稳定盈利了;坏消息:发财无望

声明&#xff1a;股市有风险&#xff0c;入市需谨慎。所有材料仅供学习参考&#xff0c;不构成投资建议。 作者&#xff1a;NazariteBruce 事实上&#xff0c;从8月份就开始在测试自己的量化系统&#xff0c;连续三个月赚钱了&#xff0c;虽然赚的不多&#xff0c;但是也验证了…

【Linux网络】TCP_Socket

目录 TCP协议&#xff08;传输控制协议&#xff09; listen状态 accept和connect TCP_echo_server (1)创建套接字 &#xff08;2&#xff09;绑定 &#xff08;3&#xff09;设置listen状态 &#xff08;4&#xff09;loop &#xff08;5&#xff09;客户端 多线程远程…

算法|牛客网华为机试11-20C++

牛客网华为机试 上篇&#xff1a;算法|牛客网华为机试1-10C 文章目录 HJ11 数字颠倒HJ12 字符串反转HJ13 句子逆序HJ14 字符串排序HJ15 求int型正整数在内存中存储时1的个数HJ16 购物单HJ17 坐标移动HJ18 识别有效的IP地址和掩码并进行分类统计HJ19 简单错误记录HJ20 密码验证…

Pandas DataFrame学习补充

1. 从字典创建&#xff1a;字典的键成为列名&#xff0c;值成为列数据。 import pandas as pd# 通过字典创建 DataFrame df pd.DataFrame({Column1: [1, 2, 3], Column2: [4, 5, 6]}) 2. 从列表的列表创建&#xff1a;外层列表代表行&#xff0c;内层列表代表列。 df pd.Da…

剖析高精度、直线电机技术八大常见问题你了解吗?

在现代工业自动化和机械工程的快速发展背景下&#xff0c;高精度直线电机技术逐渐崭露头角&#xff0c;成为推动各类高端设备和系统的重要力量。直线电机以其独特的工作原理和优越的性能特点&#xff0c;广泛应用于数控机床、自动化生产线、机器人等领域。 一、什么是高精度直线…

如何解决RabbitMQ消息的重复消费问题

什么情况下会导致消息的重复消费——在消费者还没成功发送自动确认机制时发生&#xff1a; 网络抖动消费者挂了 解决方案 每条消息设置一个唯一的标识id幂等方案&#xff1a;【Redis分布式锁、数据库锁&#xff08;悲观锁、乐观锁&#xff09;】 面试官&#xff1a;如何解决…

jade 0919 | 提取自TVBox的直播盒子,频道丰富高清

jade电视直播app覆盖央视全频道和各大卫视&#xff0c;各地地方台也能一网打尽&#xff0c;随时随地看高清电视。各卫视台覆盖广泛&#xff0c;包括浙江电视台、湖南卫视、江苏卫视、东方卫视等全部卫视台&#xff0c;最新内容先一步掌握。拥有广东、北京、风云足球等热播体育频…

书生大模型实战营第四期-入门岛第一关

关卡任务 好的&#xff0c;我们废话不多说&#xff0c;开始闯关Go,Go,Go! 闯关任务 SSH连接到本地使用开发机是很舒服的&#xff0c;但是我们该如何连接呢&#xff0c;别急&#xff0c;书生给我们教程了 这里我们展示结果&#xff0c;对了&#xff0c;本地SSH连接需要安装一些…

臻于智境 安全护航 亚信安全受邀出席新华三智算新品发布会

近日&#xff0c;紫光股份旗下新华三集团在北京隆重举办了主题为“乘势 进化 臻于智境”的新华三智算新品发布会。作为新华三集团的长期战略合作伙伴&#xff0c;亚信安全受邀参会&#xff0c;亚信安全CEO马红军出席发布仪式&#xff0c;并与来自各界的业界伙伴共同探讨智能化…

错题收集app有哪些?5个软件帮助你快速进行app收集

错题收集app有哪些&#xff1f;5个软件帮助你快速进行app收集 以下是五款便捷实用的错题收集 App&#xff0c;能够帮助你更高效地记录、整理和复习错题&#xff1a; 试卷全能宝 试卷全能宝 是一款多功能试卷识别和编辑软件&#xff0c;适合用于错题整理和记录。你可以创建错…

GitGraphPro 图管理系统

1.产品介绍 产品介绍方案 产品名称: GitGraphPro 图管理系统 主要功能: 智能图谱构建版本控制与协作数据分析与可视化自定义模板与导出功能介绍: 1. 智能图谱构建 具体作用:GitGraphPro 利用先进的算法,自动从项目数据

flask框架用法介绍(一)

flask框架用法介绍(一) 一、创建flask项目二、创建模板以及简单的前后端数据传递三、在模板中使用条件判断和循环3.1 条件判断3.2 for循环四、模板继承一、创建flask项目 项目框架如下: app.py内容如下: from flask import Flaskapp = Flask(__name__)@app.route("…

[免费]SpringBoot+Vue学生成绩管理系统【论文+源码+SQL脚本】

大家好&#xff0c;我是java1234_小锋老师&#xff0c;看到一个不错的SpringBootVue学生成绩管理系统&#xff0c;分享下哈。 项目视频演示 【免费】SpringBootVue学生成绩管理系统 Java毕业设计_哔哩哔哩_bilibili 项目介绍 随着计算机互联网技术的不断发展&#xff0c;不断…