什么是推荐系统？

推荐系统通过分析用户行为数据，预测用户可能感兴趣的物品。常见的类型包括：

  • 协同过滤（Collaborative_Filtering）
  • 基于内容的推荐（Content_Based_Recommendation）
  • 深度学习模型（Deep_Learning_Model）
推荐系统原理

TensorFlow 实现推荐系统

TensorFlow 提供了灵活的工具构建推荐模型，以下是一些经典示例：

1. 协同过滤示例

使用 tf.recommendations 库实现基于矩阵分解的推荐：

import tensorflow as tf
from tensorflow_recommenders import embeddings

👉 点击查看完整代码示例

2. 深度学习推荐模型

用 tf.keras 构建神经网络推荐系统：

model = tf.keras.Sequential([
    tf.keras.layers.Embedding(input_dim=1000, output_dim=32),
    tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu'),
    tf.keras.layers.Dense(1, activation='sigmoid')
])
深度学习推荐系统

3. 图神经网络（GNN）应用

通过 tf.keras.layers.GraphConvolution 处理用户-物品关系图：

graph_model = tf.keras.Sequential([
    tf.keras.layers.GraphConvolution(16),
    tf.keras.layers.Dense(8, activation='relu'),
    tf.keras.layers.Dense(1)
])

推荐系统应用场景

  • 电商平台（E-commerce_Platform）：商品冷启动问题
  • 社交媒体（Social_Media）：内容分发优化
  • 视频平台（Video_Platform）：个性化播放列表
推荐系统应用

扩展学习

🎯 通过这些示例，你可以快速掌握 TensorFlow 在推荐系统领域的核心应用！