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深度学习在推荐系统中的应用

推荐系统概述

什么是推荐系统

分析用户的喜好，为用户推荐物品/人，或为用户提供选项。

  1. 评分预测（rating prediction)
    评分，即用户对物品的喜欢程度，一般可以分为“喜欢”，“不喜欢”

  2. 排名预测（ranking prediction）或Top-N推荐
    预测备选“物品”的排名，并取出Top-N的推荐物品。

  3. 分类（Classification）：
    对备选物品分类

难点

数据稀疏性
冷启动问题
推荐质量评价问题

  • 预测准确度
  • 覆盖率
  • 置 信度
  • 信任度
  • 新颖度
  • 惊喜度
  • 多样性
  • 效用

方法

深度学习在推荐系统中的应用_第1张图片

深度学习在推荐系统中的应用

基于MLP
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基于RNN

基于CNN

基于GAN（Generative Adversarial Network）的推荐系统
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相似用户推荐

描述： 根据人们本身的特征和人们在社交网络（如微博）中的行为，判断哪些人具有一定的相似性。
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youtube:
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相似用户推荐-数据描述
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相似用户推荐-网络结构特征表示
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相似用户推荐-特征描述
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相似用户推荐-解决方案
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相似用户推荐-结果
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