深度学习驱动的推荐系统:表示学习与特征组合在微博应用详解
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更新于2024-07-04
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本文档深入探讨了机器学习与深度学习技术在推荐系统中的应用,特别是深度学习在新浪微博平台的具体实践。首先,它介绍了推荐系统的概念,包括推荐任务的基本分类,如评级预测(RatingPrediction)、排名预测(RankingPrediction,即TopN推荐)以及分类模型,如协同过滤、内容推荐和混合模型。在这些模型中,协同过滤是通过用户行为历史来寻找相似用户,而内容推荐则是基于物品本身的属性。
文档的核心部分聚焦于深度学习在推荐系统中的两种主要方法:基于表示学习的模型和基于特征组合的模型。基于表示学习的方法利用深度神经网络(如MLP、AE、CNN或RN)学习用户的隐含表示(UserEmbedding)和物品的嵌入表示(ItemEmbedding),这些表示有助于在大规模数据中快速检索和排序,解决了召回阶段的效率问题。例如,通过预训练模型(如无监督的Auto-encoder和半监督的Auto-encoder+矩阵分解),深度学习可以捕捉用户的兴趣和物品的特性,然后在在线执行阶段利用这些嵌入进行匹配和推荐。
特征组合模型则强调了特征的有效整合,结合不同来源的用户信息(如登录信息、文本、图片等)和物品信息(Item1、Item2、Item3),以提升推荐的精准度。在这个阶段,快速存取技术(如Faiss)被用于支持大规模数据的高效查询。
针对“冷启动”问题,文档特别提到了两种情况:一是用户端的冷启动,即新用户没有足够的行为数据;二是物品端的冷启动,即新加入系统但缺乏用户反馈的物品。深度学习可以通过混合模型尝试解决这些问题,结合协同过滤和内容推荐的优点,提供更全面的解决方案。
在微博的实际应用中,深度学习技术被用来优化音乐、电影和商品的推荐,分为召回阶段和排序阶段,每个阶段都有其特定的深度学习策略。这篇文档提供了深度学习如何在推荐系统中发挥作用的全面视角,包括理论基础、方法论以及在社交媒体平台上的实际操作,对于理解和实践推荐系统具有很高的参考价值。
2021-08-19 上传
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