深度学习推荐系统通过神经网络模型挖掘用户与物品之间的复杂关系,已成为个性化推荐的核心技术之一。以下为关键知识点:
⚙️ 核心技术架构
Embedding 层
- 将用户ID、物品ID等离散特征映射为低维稠密向量,如
User_Emb
和Item_Emb
- 示例:用户嵌入可视化
- 将用户ID、物品ID等离散特征映射为低维稠密向量,如
神经网络模型
- 常见类型:Wide & Deep、DeepFM、GraphSAGE 等
- 图解:深度学习模型结构
训练与优化
- 使用交叉熵损失函数,配合Adam优化器
- 可参考:推荐系统训练教程
📈 应用场景
📚 扩展阅读
通过不断优化模型参数,深度学习推荐系统能够更精准地捕捉用户偏好,提升推荐效果 🚀