传统推荐系统模型有协同过滤、矩阵分解、FM算法等，随着算力的提升以及层出不穷的算法，深度学习技术逐渐在推荐系统中展露手脚，因为深度学习有更强的表达能力，有更灵活的网络结构。DeepCrossing是深度学习开始在推荐系统领域大显身手的标杆，本篇文章从论文总结、模型实现两个方面入手，深入学习Deep Crossing。论文总结本章基于5W1H法，对论文整理总结。（what) Deep Crossin
# Flink 深度学习实时推荐系统入门指南
作为一名刚入行的开发者，实现一个基于 Flink 的深度学习实时推荐系统可能会让你感到困惑。但不用担心，这篇文章将为你提供一份详细的入门指南，帮助你理解整个流程，并逐步实现它。
## 1. 系统流程概览
首先，让我们通过一个表格来概览整个系统的流程：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 数据收集与预处理 |
| 2
前言youtube在2016推出的视频推荐算法还是比较经典，既可以做排序也可以做召回，今天讲讲它是如何进行召回的首先还是回顾一下：召回的目的是什么？ 召回的目的是从海量的item中，为每一个目标用户召回少量的item数据，为排序阶段提供数据。 那继续问：如何判断在海量的数据中召回哪几个item呢？无论是召回还是排序，要给用户返回目标item，其实都是要针对具体的某一个user，给item打分，然后
推荐系统与推荐算法概念与简介一、推荐系统的目的针对海量数据和信息过载的情况。面对海量的数据信息，从中快速提取符合用户特点的物品，解决一些人的选择恐惧症，主要面向一些没有明确需求的人。一个好的推荐系统应实现三方面 1-让用户更好的获取自己需要的内容 2-让内容更好更快的推送到喜欢的人手中 3-让网站(平台)更有效的保留用户资源二、推荐系统的应用推荐系统的应用范围很广，现在比较主流的如抖音，淘宝，微博
文章目录1 AutoRec——神经网络推荐算法的开端1.1 自编码器1.2 AutoRec模型结构1.3 AutoRec的推荐过程1.4 模型的特点和局限2 Deep Crossing——深度学习推荐算法的完整应用2.1 Deep Crossing的应用场景2.2 Deep Crossing的模型结构1 特征2 网络结构2.3 Deep Crossing的革命性意义3 Neural CF——CF
推荐算法-DeepFM一、DeepFM出现的原因 在FM中，采用了一阶和二阶的特征组合，相比与只使用一阶线性组合效果要好很多。但是特征组合的能力还是有限的。即特征之间组合的力度，挖掘特征之间的关联性还是较差的。在图像处理的一些方法中，模型的深度都比较深经过了很多层的非线性变换，主要的目的是为了让模型充分的学习数据的分布以及更加抽象的表示，也就是希望利用高阶的特征。在模型的深层部分得到的特征就是数
本章节从推荐系统模型搭建基础和DeepCrossing原理讲解及实操两方面展开。一、推荐系统模型搭建基础1. Keras搭建模型keras搭建模型主要有两种模式，一种是Sequential API，另外一种是Functional API。前者主要是通过层的有序堆叠形成一个模型，在大多数情况下可以快速的搭建一个模型，但是搭建的模型更适合简单的堆叠模型，对于复杂模型(多输入、多输出、共享层)的搭建就比
DeepFM模型IntroductionDeepFM模型FM部分Deep部分实验部分效率实验效果实验参数学习实验激活函数Dropout每一层的神经元数隐藏层的数量网络形状小结 DeepFM可以认为时Wide&Deep推荐模型的升级版，DeepFM模型同样由浅层模型和深层模型两部分联合训练得到。它们的不同点主要有以下两点：wide模型部分使用FM模型替换原先的LR模型。FM模型具有自动学习
推荐系统遇上深度学习(一)--FM模型理论和实践 https://www.jianshu.com/p/152ae633fb00 1、FM背景 在计算广告和推荐系统中，CTR预估(click-through rate)是非常重要的一个环节，判断一个商品的是否进行推荐需要根据CTR预估的点击率来进行。在
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2019-04-22 11:24:00
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文章目录1.基于内容的推荐算法2.协同过滤3.低秩矩阵分解4.规范化总结 1.基于内容的推荐算法 如图所示，现在我们知道每部电影的参数以及4个观众对于部分电影的评价分数，现在我们需要预测这些观众对没有评价的电影的评分。 一种办法是给每一个观众计算出一个参数向量，再用参数向量的转置乘以电影的参数求出预测评分。 图为参数向量的代价函数和递推式。其中是观众的参数向量而是电影的参数向量。因为我
实时推荐模块基于模型的实时推荐模块推荐优先级计算基于内容的推荐混合推荐-分区混合
原创
2022-03-03 16:46:23
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推荐系统有两种常用的算法：基于内容和基于协同滤波，很多网站的推荐系统都是基于这两种算法。1. 基于内容推荐算法以电影评分预测为例，根据用户对电影的评分来预测用户对其未评分电影的打分。具体方法是针对每一部电影提取出一个特征向量n维特征向量V,对于每一个用户，假设其对电影的预测评分为trans(u)*V, u为n维向量。然后，利用梯度下降法求解假设的向量的值即可。 基于协同滤波协
**Spark 深度学习 推荐系统**
推荐系统是现代电商平台的重要组成部分，它能够根据用户的历史行为和偏好，为用户推荐个性化的商品或内容。近年来，随着深度学习的迅猛发展，越来越多的研究者开始将深度学习模型应用于推荐系统中，以提升推荐的准确性和个性化程度。
Apache Spark是一个快速通用的大数据处理框架，具有优秀的扩展性和容错性。结合Spark和深度学习技术，可以构建高效的分布式深度学
原创
2023-08-29 13:34:17
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实时推荐模块基于模型的实时推荐模块推荐优先级计算基于内容的推荐混合推荐-分区混合
原创
2021-08-17 17:10:55
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以前在网上查找资料需要进入网站之后分门别类的点进去，在一个个子类别下找到自己想要的东西，这是用户人工查找的过程。到后来的谷歌百度，可以直接搜索自己想要的内容，搜索网站就会把和你搜索目标相匹配的内容展示出来。但是在某些情况下，如在找想看的电影时，用户并不知道自己想要看的电影具体是什么，这个时候推荐算法就派上用场了。在任何情况下都不能无中生有给用户推荐内容，常见的参照为：根据和该用户有共同喜好的人来推
目录1 介绍2 模型结构2.1 Wide Models2.2 Deep Models3 实验结果4 总结5 代码实践写在最后 1 介绍Wide&Deep 是 Google 在2016年提出的模型，一个线性模型与深度模型结合的产物。在此之前，CTR 任务中主要以线性模型+人工特征为主流方法，此类方法缺陷比较明显：线性模型表达能力有限，需要大量人工特征来提升模型效果。随着深度学习的不断火热，
# 深度学习推荐系统实现指南
## 1. 整体流程
```mermaid
journey
title 深度学习推荐系统实现流程
section 设置环境
开发者->小白: 安装Python、TensorFlow等必要环境
section 数据准备
开发者->小白: 收集、清洗、预处理数据
section 模型构建
传统的推荐系统基于聚类、最近邻和矩阵分解等方法。然而，近年来，深度学习在从图像识别到自然语言处理等多个领域取得了巨大的成功。推荐系统也得益于深度学习的成功。事实上，如今最先进的推荐系统，比如Youtube和Amazon的推荐系统，都是由复杂的深度学习系统驱动的，而不是传统方法。本教程在阅读了许多有用的教程，这些教程介绍了使用诸如矩阵分解等传统方法的推荐系统的基础知识，但我注意到，缺乏介绍基于深度学
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2020-11-02 00:04:00
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给定user_id和item_id和user对item的score训练，user_id1, item_id1, score1user_id1, item_id2, score2user_id2, item_id1, score3...预测给定user_id和item_id时的score，然后排序。最简单的就是把user_id和item_id进行embedding，然后点乘。
原创
2022-07-19 12:09:49
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# 深度学习的Linux系统推荐
在深度学习的研究和应用中，选择一个合适的操作系统对模型训练和数据处理至关重要。尽管许多用户选择Windows或MacOS，但Linux系统在深度学习领域显得尤为受欢迎，尤其是Ubuntu、CentOS和Fedora等发行版。本文将讨论这些系统的优势并提供一个简单的深度学习环境配置实例。
## 为什么选择Linux？
1. **开源性**：Linux是开源的，
