深度学习电影推荐系统：AE、VAE与BERT在MovieLens1M的实现

资源摘要信息:"Movielens1M-movie-recommendation-system"是一个使用深度学习技术实现的电影推荐系统项目，该项目基于MovieLens1M数据集。MovieLens1M数据集是一个常用于研究和开发推荐系统的公开数据集，它包含了约一万个用户对约六千部电影的评分信息。该项目实现了三种不同的深度学习模型：自动编码器（AE），可变自动编码器（VAE）和基于BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）的模型。 1. 自动编码器（AE）是一种无监督学习算法，主要用于特征提取和数据压缩。在推荐系统中，AE可以学习到用户和电影数据的潜在表示，并对评分矩阵进行重构，通过这种方式可以捕捉到用户偏好和电影特征的隐含模式。AE通常包含编码器和解码器两部分，编码器将输入数据映射到低维表示空间，而解码器则将这种表示映射回原始数据空间。 2. 可变自动编码器（VAE）是自动编码器的变体，它引入了随机性，并能够生成新的数据样本。VAE通过引入潜在空间的先验分布（通常为正态分布）和重建损失，来学习输入数据的分布特征。VAE在生成新样本的同时，也能够用于推荐系统中，通过潜在空间表示来预测用户的评分。 3. BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是一种基于Transformer的深度双向预训练模型，它在自然语言处理领域取得了显著成果。在这个项目中，BERT被用来提取电影名称的特征，通过预训练的语言模型能够捕捉到文本的深层次语义信息。这种技术将文本数据转换成结构化的特征向量，这对于理解电影内容并结合用户的历史评分数据来提供个性化推荐至关重要。 项目代码提供了在Google Colab环境下的运行方式，用户需要根据自己的文件系统结构调整代码中的目录路径。代码被组织在两个主要的Jupyter Notebook文件中，分别对应自动编码器和基于BERT的推荐模型实现。除了代码实现之外，项目还包含了实验结果的展示，其中涉及到了模型的训练损失和验证损失（使用均方误差MSE作为评价指标）的对比。 本项目不仅是一个电影推荐系统的实现案例，也是一个结合了多种深度学习技术进行特征提取和模型构建的学习资源。通过该项目的实践，可以深入理解如何运用自动编码器和BERT等模型解决实际问题，同时，也能够体验到在Google Colab环境下进行深度学习项目的开发流程。此外，该项目以开源的形式发布，便于其他开发者和研究人员访问和改进，促进了相关领域的技术交流和知识共享。