推荐系统架构概述

推荐系统通常包含以下核心模块：

  • 数据收集（数据采集）
  • 特征工程（特征处理）
  • 模型训练（模型构建）
  • 实时推理（在线服务）
  • 反馈循环（评估优化）
推荐系统架构

深度学习在推荐中的核心原理

深度学习通过多层非线性变换挖掘数据潜在特征：

  1. 神经网络结构（如MLP、CNN、Graph Neural Network）
  2. 激活函数（ReLU、Sigmoid、Softmax）
  3. 优化算法（SGD、Adam、FTRL）
  4. 损失函数（交叉熵、均方误差、排序损失）
神经网络结构

关键技术应用

  • 协同过滤：用户-物品交互矩阵的分解
  • Embedding：将高维数据映射到低维向量空间
  • 序列建模：使用RNN/LSTM捕捉用户行为时序
  • 图计算：基于用户关系网络的图神经网络

📘 想深入了解推荐系统与深度学习的结合实践？可参考 深度学习在推荐系统中的应用 专题