本章节从推荐系统模型搭建基础和DeepCrossing原理讲解及实操两方面展开。一、推荐系统模型搭建基础1. Keras搭建模型keras搭建模型主要有两种模式，一种是Sequential API，另外一种是Functional API。前者主要是通过层的有序堆叠形成一个模型，在大多数情况下可以快速的搭建一个模型，但是搭建的模型更适合简单的堆叠模型，对于复杂模型(多输入、多输出、共享层)的搭建就比
传统的推荐系统基于聚类、最近邻和矩阵分解等方法。然而，近年来，深度学习在从图像识别到自然语言处理等多个领域取得了巨大的成功。推荐系统也得益于深度学习的成功。事实上，如今最先进的推荐系统，比如Youtube和Amazon的推荐系统，都是由复杂的深度学习系统驱动的，而不是传统方法。本教程在阅读了许多有用的教程，这些教程介绍了使用诸如矩阵分解等传统方法的推荐系统的基础知识，但我注意到，缺乏介绍基于深度学
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2020-11-02 00:04:00
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DeepFM模型IntroductionDeepFM模型FM部分Deep部分实验部分效率实验效果实验参数学习实验激活函数Dropout每一层的神经元数隐藏层的数量网络形状小结 DeepFM可以认为时Wide&Deep推荐模型的升级版，DeepFM模型同样由浅层模型和深层模型两部分联合训练得到。它们的不同点主要有以下两点：wide模型部分使用FM模型替换原先的LR模型。FM模型具有自动学习
以前在网上查找资料需要进入网站之后分门别类的点进去，在一个个子类别下找到自己想要的东西，这是用户人工查找的过程。到后来的谷歌百度，可以直接搜索自己想要的内容，搜索网站就会把和你搜索目标相匹配的内容展示出来。但是在某些情况下，如在找想看的电影时，用户并不知道自己想要看的电影具体是什么，这个时候推荐算法就派上用场了。在任何情况下都不能无中生有给用户推荐内容，常见的参照为：根据和该用户有共同喜好的人来推
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2023-10-28 15:13:53
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前言一般来说，协同过滤推荐算法分为三种类型。基于物品(item-based)的协同过滤基于用户(user-based)的协同过滤基于内容(content-based)的协同过滤本文基于相关的电影订阅数据对上述协同过滤推荐算法进行实现，每种算法都针对指定的第500位用户对其推荐5部电影相关电影数据可到个人百度云上进行下载，数据集包含了9000多位用户的563部电影的订阅信息（1表示订阅，0表示不订阅
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2024-01-17 11:25:05
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推荐系统有两种常用的算法：基于内容和基于协同滤波，很多网站的推荐系统都是基于这两种算法。1. 基于内容推荐算法以电影评分预测为例，根据用户对电影的评分来预测用户对其未评分电影的打分。具体方法是针对每一部电影提取出一个特征向量n维特征向量V,对于每一个用户，假设其对电影的预测评分为trans(u)*V, u为n维向量。然后，利用梯度下降法求解假设的向量的值即可。 基于协同滤波协
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2023-12-28 13:15:35
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前言youtube在2016推出的视频推荐算法还是比较经典，既可以做排序也可以做召回，今天讲讲它是如何进行召回的首先还是回顾一下：召回的目的是什么？ 召回的目的是从海量的item中，为每一个目标用户召回少量的item数据，为排序阶段提供数据。 那继续问：如何判断在海量的数据中召回哪几个item呢？无论是召回还是排序，要给用户返回目标item，其实都是要针对具体的某一个user，给item打分，然后
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2023-11-10 23:13:19
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传统推荐系统模型有协同过滤、矩阵分解、FM算法等，随着算力的提升以及层出不穷的算法，深度学习技术逐渐在推荐系统中展露手脚，因为深度学习有更强的表达能力，有更灵活的网络结构。DeepCrossing是深度学习开始在推荐系统领域大显身手的标杆，本篇文章从论文总结、模型实现两个方面入手，深入学习Deep Crossing。论文总结本章基于5W1H法，对论文整理总结。（what) Deep Crossin
# 深度学习的Linux系统推荐
在深度学习的研究和应用中，选择一个合适的操作系统对模型训练和数据处理至关重要。尽管许多用户选择Windows或MacOS，但Linux系统在深度学习领域显得尤为受欢迎，尤其是Ubuntu、CentOS和Fedora等发行版。本文将讨论这些系统的优势并提供一个简单的深度学习环境配置实例。
## 为什么选择Linux？
1. **开源性**：Linux是开源的，
推荐系统与推荐算法概念与简介一、推荐系统的目的针对海量数据和信息过载的情况。面对海量的数据信息，从中快速提取符合用户特点的物品，解决一些人的选择恐惧症，主要面向一些没有明确需求的人。一个好的推荐系统应实现三方面 1-让用户更好的获取自己需要的内容 2-让内容更好更快的推送到喜欢的人手中 3-让网站(平台)更有效的保留用户资源二、推荐系统的应用推荐系统的应用范围很广，现在比较主流的如抖音，淘宝，微博
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2023-11-09 07:18:39
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推荐系统遇上深度学习(一)--FM模型理论和实践 https://www.jianshu.com/p/152ae633fb00 1、FM背景 在计算广告和推荐系统中，CTR预估(click-through rate)是非常重要的一个环节，判断一个商品的是否进行推荐需要根据CTR预估的点击率来进行。在
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2019-04-22 11:24:00
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文章目录1.基于内容的推荐算法2.协同过滤3.低秩矩阵分解4.规范化总结 1.基于内容的推荐算法 如图所示，现在我们知道每部电影的参数以及4个观众对于部分电影的评价分数，现在我们需要预测这些观众对没有评价的电影的评分。 一种办法是给每一个观众计算出一个参数向量，再用参数向量的转置乘以电影的参数求出预测评分。 图为参数向量的代价函数和递推式。其中是观众的参数向量而是电影的参数向量。因为我
# 深度学习新闻推荐系统的实现指南
在这个数字化新时代，新闻推荐系统在很大程度上促进了个性化内容的传播。本文将为你详细介绍如何构建一个基于深度学习的新闻推荐系统，并为刚入行的小白提供明确的步骤和代码示例。
## 整体流程
构建一个新闻推荐系统的过程可以分为以下几个主要步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 第一步 | 数据收集 |
| 第二步 | 数据预处理 |
**Spark 深度学习 推荐系统**
推荐系统是现代电商平台的重要组成部分，它能够根据用户的历史行为和偏好，为用户推荐个性化的商品或内容。近年来，随着深度学习的迅猛发展，越来越多的研究者开始将深度学习模型应用于推荐系统中，以提升推荐的准确性和个性化程度。
Apache Spark是一个快速通用的大数据处理框架，具有优秀的扩展性和容错性。结合Spark和深度学习技术，可以构建高效的分布式深度学
原创
2023-08-29 13:34:17
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现代经济快节奏发展以及不断完善升级的信息化技术，让传统数据信息的管理升级为软件存储，归纳，集中处理数据信息的管理方式。本在线学习与推荐系统就是在这样的大环境下诞生，其可以帮助管理者在短时间内处理完毕庞大的数据信息，使用这种软件工具可以帮助管理人员提高事务处理效率，达到事半功倍的效果。此在线学习与推荐系统利用当下成熟完善的Python技术，以及最受欢迎的RDBMS应用软件之一的Mysql数据库进行程
原创
2023-08-18 10:31:15
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文章目录1 AutoRec——神经网络推荐算法的开端1.1 自编码器1.2 AutoRec模型结构1.3 AutoRec的推荐过程1.4 模型的特点和局限2 Deep Crossing——深度学习推荐算法的完整应用2.1 Deep Crossing的应用场景2.2 Deep Crossing的模型结构1 特征2 网络结构2.3 Deep Crossing的革命性意义3 Neural CF——CF
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2023-12-06 19:50:46
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一、推荐系统概述和常用评价指标1.1 推荐系统的特点在知乎搜了一下推荐系统，果真结果比较少，显得小众一些，然后大家对推荐系统普遍的观点是：(1)重要性UI>数据>算法，就是推荐系统中一味追求先进的算法算是个误区，通常论文研究类的推荐方法有的带有很多的假设限制，有的考虑工程实现问题较少，推荐系统需要大量的数据整理和转化，同时更需要考虑公司业务特性以及与现有系统的集成，方能形成推荐系统和业
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2024-01-10 18:44:26
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推荐系统概述(个性化推荐)核心：通过发现数据集中的模式，为用户提供与之最为相关的信息。1.从一个例子出发 两名用户都在某电商网站购买了A、B两种产品。当他们产生购买这个动作的时候，两名用户之间的相似度便被计算了出来。其中一名用户除了购买了产品A和B，还购买了C产品，此时推荐系统会根据两名用户之间的相似度会为另一名用户推荐项目C。2.应用现状 推荐系统可以说是无处不在了，比如：电商的猜你喜欢，浏
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2023-12-20 13:45:27
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使用Keras框架实现一个简单的深度学习推荐算法。Keras是建立在Python之上的高级神经网络API。Keras提供了一种简单、快速的方式来构建和训练深度学习模型。
根据用户对书籍的评分表，使用Emmbeding深度学习训练得到一个模型，预测用户可能评分高的书籍，并把前5本推荐给用户。
基于评论的推荐系统综述摘要 推荐系统因可以为人们提供个性化的推荐而在日常生活中扮演者越来越重要的角色。传统的推荐系统往往利用用户或物品的评分信息，然而在现实场景中这种评分信息一般是比较稀疏的，这种数据稀疏问题会造成推荐性能的下降。因此，许多研究人员尝试使用用户的评论辅助信息去学习用户、物品的表示进一步地弥补数据稀疏问题。现存的方法在利用评论信息构建用户、物品表示时往往存在两种类别的表示，分别是使用
