项目简介
推荐系统是机器学习在工业界的重要应用，本教程将带你使用 PyTorch 实现一个基础的协同过滤模型。通过本项目，你将掌握以下技能：
- 用户-物品评分矩阵构建 ✅
- 矩阵分解算法实现 🧠
- 模型训练与评估流程 📈
- 实时推荐效果优化技巧 🔧
实现步骤
数据准备
使用 MovieLens 数据集（点击查看数据集）或自定义评分数据数据示例
图：典型评分数据格式展示模型设计
创建用户和物品的隐向量空间，通过以下公式计算预测评分：
$$ \hat{r}_{iu} = p_i^T q_u $$模型结构
图：协同过滤模型结构图训练流程
- 初始化用户和物品的嵌入向量 🔄
- 通过均方误差损失函数优化参数 🔍
- 使用 Adam 优化器进行梯度下降 📉
- 添加正则化项防止过拟合 ⚖️
评估指标
- RMSE（均方根误差） 📊
- MAE（平均绝对误差） 📈
- AUC-ROC 曲线分析 📈评估可视化
图：推荐系统评估结果可视化
扩展学习
项目亮点
✨ 可扩展性：支持冷启动、动态更新等进阶功能
✨ 可视化工具：集成 TensorBoard 监控训练过程
✨ 优化技巧：包含负采样、分布式训练等实践方案
✨ 实际应用：可直接部署到 Flask/Django 后端服务
通过本项目实践，你将能够构建一个基础的推荐系统，并为后续学习深度学习推荐模型（如 Neural Collaborative Filtering）打下坚实基础。