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

  1. 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_EmbItem_Emb
    • 示例:用户嵌入可视化
  2. 神经网络模型

  3. 训练与优化

📈 应用场景

  • 电商领域:商品推荐(如 商品推荐系统
  • 内容平台:视频/文章推荐(示例:内容推荐案例
  • 社交网络:好友推荐(图示:社交推荐模型

📚 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 🚀