欢迎学习使用 TensorFlow 构建新闻推荐系统！以下内容将帮助你理解基础概念与实现步骤。
📌 提示：本教程涉及数据处理、模型训练等核心环节，适合有一定机器学习基础的开发者。

🧩 基本概念

  • 推荐系统：通过分析用户行为数据，预测用户可能感兴趣的新闻内容
  • TensorFlow：谷歌开发的开源机器学习框架，支持分布式训练与高效计算
  • 协同过滤：基于用户-新闻交互矩阵的经典推荐方法（如用户相似度计算）
  • 深度学习模型：使用 Embedding 层和神经网络进行特征交互建模

🛠 实现步骤

  1. 数据准备

    • 加载用户-新闻点击数据集
    • 使用 tf.data 进行数据清洗与特征编码
    • 数据划分：训练集 / 验证集 / 测试集
    数据处理流程

  2. 模型构建

    • 创建 Embedding 层：tf.keras.layers.Embedding(input_dim, output_dim)
    • 搭建双塔结构（用户塔 + 新闻塔）
    • 添加交叉注意力模块（Cross-Attention）
    双塔结构模型

  3. 训练与评估

    • 使用 tf.keras.Model 定义损失函数（如 BCE Loss）
    • 通过 tf.keras.callbacks 添加早停机制
    • 评估指标：AUC-ROC、精确率、召回率
    • 本地调试：可参考 TensorFlow 本地训练指南 进行配置

  4. 部署与优化

    • 使用 tf.saved_model 导出模型
    • 集成到生产环境（如 Flask/Django 服务）
    • 通过 A/B 测试验证推荐效果

📚 扩展阅读

📌 注意事项

  • 确保数据隐私合规（符合大陆地区政策）
  • 定期更新新闻特征向量以保持模型时效性
  • 避免过拟合：使用 Dropout 或正则化技术
  • 可视化推荐结果：尝试 TensorBoard 分析用户行为
推荐系统架构