AI与Python共舞:如何利用深度学习优化推荐系统?(2)
推荐系统的前世今生
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。
目前PlugLink发布了开源版和应用版,开源版下载地址:
Github地址:https://github.com/zhengqia/PlugLink
Gitcode地址:https://gitcode.com/zhengiqa8/PlugLink/overview
Gitee地址:https://gitee.com/xinyizq/PlugLink
应用版下载地址:
链接:https://pan.baidu.com/s/19tinAQNFDxs-041Zn7YwcQ?pwd=PLUG
提取码:PLUG
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【产品经理】技术知识
引言: 在最近频繁的产品管理职位面试中,我深刻体会到了作为产品经理需要的不仅仅是对市场和技术的敏锐洞察,更多的是在复杂多变的环境中,如何运用沟通、领导力和决策能力来引导产品从概念走向市场。这一系列博客将分享…...
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vmware中Ubuntu虚拟机和本地电脑Win10互相ping通
初始状态 使用vmware17版本安装的Ubuntu的20版本,安装之后什么配置都要不懂,然后进行下述配置。 初始的时候是NAT,没动的. 设置 点击右键编辑“属性” 常规选择“启用”: 高级选择全部: 打开网络配置,右键属…...
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vite开发服务器server选项配置(2024-05-29)
server.host 类型: string | boolean默认: localhost 指定服务器应该监听哪个 IP 地址。 如果将此设置为 0.0.0.0 或者 true 将监听所有地址,包括局域网和公网地址。 也可以通过 CLI 使用 --host 0.0.0.0 或 --host 来设置。 NOTE 在某些…...
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行为设计模式之状态模式
文章目录 概述定义结构图 2.代码示例小结 概述 定义 状态模式(state pattern)的定义: 允许一个对象在其内部状态改变时改变它的行为。 对象看起来似乎修改了它的类。 状态模式就是用于解决系统中复杂对象的状态转换以及不同状态下行为的封装问题.。状态模式将一个对象的状态…...