基于网络特征学习的个性化推荐系统

作者:王鸿伟
出版社:机械工业出版社
图书介绍:
本书主要介绍如何学习网络中的节点表征,并将其应用到推荐系统中,重点研究了推荐系统中的三种各具代表性的网络:用户产品交互的二分图,用户端的社交网络,产品端的知识图谱。本书系统性地研究了三种网络的建模,提出了针对不同种类的网络在多个层面将网络信息和推荐系统进行结合的解决方案。这些解决方案获得了学术界的广泛关注,有些方案已经在实际的工业场景中落地,具有很强的学术和产业价值。
本书能够对推荐系统领域起到一些作用,并对图机器学习领域的研究人员提供更多应用方向的启发。
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两本
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第6章 推荐系统与大模型6.1 推荐系统基础6.1.3 深度学习在推荐系统中的应用
1.背景介绍 推荐系统是一种基于用户行为、内容特征和其他信息的算法,用于为用户推荐相关的物品。推荐系统的目的是提高用户满意度,增加用户活跃度和平台收入。随着数据规模的增加,传统推荐系统的性能不足以满足需求,深度学习技术开始被广泛应用于推荐系统中。 深度学习在推荐系统中的应用主要有以下几个方面: 用户行为预测
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