CNN-transformer推荐系统代码

CNN (卷积神经网络) 和 Transformer 结合的推荐系统是一种先进的机器学习模型，用于个性化推荐，尤其是处理文本和图像数据。这种混合架构通常在推荐引擎中用于理解和捕捉用户的行为模式以及物品的内容信息。

以下是一个简单的概述：

1. **输入处理**：首先，将用户历史行为和物品特征（如商品描述、图片等）通过预处理转化为适合CNN和Transformer处理的格式。

2. **CNN部分**：使用一到几层卷积层来提取局部特征，这在理解图像内容或抓取序列数据（如文本）的上下文信息方面非常有效。

3. **Transformer部分**：利用自注意力机制，Transformer能够捕获全局依赖，这对于理解用户的兴趣和预测潜在关联非常关键。

4. **融合**：CNN和Transformer的输出可能会被拼接或加权求和，形成一个综合的表示，反映用户的喜好和物品的特点。

5. **交互层**：可以设计一些交互层（如MLP或GRU），进一步整合这两种表示，增强模型的学习能力。

6. **预测与优化**：最后，将融合后的特征传入到一个预测头，计算出用户对各个项目的评分或点击概率，并通过适当的损失函数（如交叉熵）进行训练，优化模型参数。

以下是伪代码示例：

class CNN_Transformer_Recommender(nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.cnn = ConvolutionalLayers()
        self.transformer = TransformerEncoder()
        self.interaction_layer = InteractionModule()
        self.predictor = PredictionHead()

    def forward(self, user_input, item_input):
        cnn_features = self.cnn(item_input)
        transformer_features = self.transformer(user_input, item_input)
        combined_features = self.interaction_layer(cnn_features, transformer_features)
        return self.predictor(combined_features)

# 使用训练数据进行模型训练
model.train(optimizer, loss_function, train_data)