🤖 推荐系统教程 - TensorFlow 实战指南

欢迎来到 TensorFlow 社区推荐系统技术专题！本教程将带你了解如何利用 TensorFlow 构建个性化推荐模型，涵盖基础算法到深度学习方法的完整知识体系。

📚 1. 推荐系统核心概念

📌 了解推荐系统的基本原理与应用场景
🔗 点击此处查看推荐系统基础概念详解

• 协同过滤：基于用户行为的相似性挖掘潜在偏好
• 矩阵分解：通过隐含特征降低维度构建推荐模型
• 深度学习：利用神经网络捕捉复杂用户-物品交互模式
• 冷启动问题：新用户/物品的推荐策略解析

📊 2. TensorFlow 实现方案

📌 本节包含完整的代码示例与实验流程
📌 代码中使用了 📈 数据增强 技术

🧠 协同过滤实现

# 协同过滤代码示例
import tensorflow as tf
model = tf.keras.Sequential([
    tf.keras.layers.Embedding(input_dim=1000, output_dim=32),
    tf.keras.layers.Dot(axes=1)
])

🧪 矩阵分解实践

📌 实验中使用了 🧮 矩阵运算 技术

# 矩阵分解代码框架
class MatrixFactorization(tf.keras.Model):
    def __init__(self, num_users, num_items, embedding_dim):
        super().__init__()
        self.user_embeddings = tf.keras.layers.Embedding(input_dim=num_users, output_dim=embedding_dim)
        self.item_embeddings = tf.keras.layers.Embedding(input_dim=num_items, output_dim=embedding_dim)

🚀 3. 进阶教程链接

📌 想深入学习可参考以下扩展内容
📌 点击进入 深度学习推荐系统_高级教程 获取更多知识

📈 4. 实验数据集

📌 本教程配套数据集包含 📊 10万条用户行为记录