电影推荐系统使用自动编码器和DNN 混合自动编码器和基于DNN的电影推荐模型

MovieLens推荐模型。 MovieLens是一个2,000万收视率的数据集，涉及138 000多名用户的27 000部电影，更多信息请。 最先进的模型使用： RMSE为0.80的 RMSE为0.81的自动。 从出发，我们使用针对分类变量的实体嵌入来构建深度学习模型，该模型可实现与最新模型相当的RMSE为0.81 。 神经网络是在具有TensorFlow后端的Keras中实现的。 该代码在“ movienet.py”文件中，而培训在培训笔记本中。 实体嵌入的一大优点是，在训练过程中，我们可以计算电影和用户的嵌入空间。 因此，我们有不同的方法将电影推荐给用户： 我们评估网络并推荐收视率最高的电影。 但是，RMSE为0.81时，每个预测的平均误差为0.8星。 对于电影，我们查看嵌入空间中最近的邻居。 在这种情况下，我们使用带有的KNN索引。 有了足够的尺寸，我们希望这些嵌入能

为了充分利用运营商大数据来支撑终端产品运营，设计了一种基于运营商大数据的终端产品运营系统，主要包括终端监控子系统、终端推荐子系统、应用推荐子系统。该系统通过建立监控指标、终端推荐模型、应用推荐模型充分利用了运营商积累的通信行为数据、位置数据、上网行为数据、终端数据等大数据资源，提升了终端产品运营的效率以及终端推荐和应用推荐的效果。

卡塞尔·皮尔·火炬（Caser-PyTorch） 来自论文的卷积序列嵌入推荐模型（Caser）的PyTorch实现： 通过卷积序列嵌入的个性化Top-N序列推荐，唐佳西和王珂，WSDM '18 要求 Python 2或3 脾气暴躁的 科学 用法 安装所需的软件包。 运行python train_caser.py 构型 数据 数据集分为2个单独的文件： train.txt和test.txt 与其他推荐数据格式相同，每个文件都包含三重集合： 用户项目评分 唯一的区别是三胞胎是按时间顺序组织的。 由于问题是顺序建议，因此评级无关紧要，因此我将其转换为1。 模型Args（在train_caser.py中） L ：序列长度 T ：目标数量 d ：潜在尺寸数 nv ：垂直过滤器的数量 nh ：水平滤波器的数量 ac_conv ：卷积层的激活函数（即纸中的phi_c） ac_fc ：完

基于深度学习的多交互混合推荐模型.pdf

基于深度学习的协同过滤推荐模型.pdf

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推荐系统是利用 电子商务网站向客户提供商品信息和建议，帮助用户决定应该购买什么产品，模拟销售人员帮助客户完成购买过程。个性化推荐是根据用户的兴趣特点和购买行为，向用户推荐用户感兴趣的信息和商品。