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推荐系统的历史可以追溯到20世纪90年代从最初的基于内容过滤和协同过滤到现在融合了机器学习甚至是深度学习的混合型推荐其目标始终如一更精准、更个性化地为用户推荐内容。随着Python的普及用它来构建推荐系统成了许多开发者的选择原因无他Python生态丰富、易学易用再加上TensorFlow、PyTorch这样的深度学习框架加持构建高效推荐模型不再是梦。
案例深度学习在电影推荐中的应用
想象一下我们要为一个在线电影平台设计一个推荐系统让用户发现他们可能爱上的电影。我们选择使用深度神经网络DNN来实现这一目标特别是结合协同过滤的思路。下面就是我们如何通过Python和深度学习打造这一魔法般的体验。
数据准备
首先我们需要大量的用户行为数据包括用户对电影的评分、观看历史等。这些数据通常会经过清洗和预处理以便转换成模型可以理解的格式。利用Pandas库数据处理变得轻而易举。
模型架构
接下来我们设计一个双塔模型Two-Tower Model这是近年来深度学习推荐系统中非常流行的一种架构。一个塔负责编码用户特征另一个塔则处理电影特征。两塔通过点积计算相似度进而预测用户对未观看电影的喜好程度。
用户塔可以接收用户的ID通过多层嵌入和全连接层输出用户的向量表示。电影塔同理接收电影ID输出电影的向量表示。
这里我们可以借助TensorFlow的embedding层和Dense层快速搭建模型。至于模型训练Adam优化器加上交叉熵损失函数是常见的选择。
实战演练
在实际代码实现过程中我们使用TensorFlow的数据集API来处理训练数据的批量化和迭代。每一轮训练后我们通过验证集评估模型表现并适时保存最优模型以防过拟合。
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