Keras深度学习实战——推荐系统数据编码

0. 前言

在《自编码器详解》中，我们介绍了数据编码的必要性，同时以图像编码为例实现了自编码器 (AutoEncoder) 及其多种变体。推荐系统是利用客户和商品信息，根据用户的兴趣特点和购买行为，向用户推荐用户感兴趣的信息和商品。在本节中，我们将在电影评价相关的数据集中对用户和电影进行编码。

1. 推荐系统数据编码的必要性

为了了解推荐系统中数据编码的必要性，我们考虑对用户进行电影推荐的应用场景。与文本分析类似，如果我们要对每部电影/用户进行独热编码，由于有成千上万部电影，则最终将为每部电影提供一个数千维的向量编码。
根据用户的观看习惯以较低的维度对用户进行编码，从而可以根据电影的相似性对电影进行分组，