文章目录
- [🌟 协同过滤：最经典的推荐模型，我们应该掌握什么？](#🌟 协同过滤：最经典的推荐模型，我们应该掌握什么？)
- [🌟 深度学习革命：深度学习推荐模型发展的整体脉络是怎样的？](#🌟 深度学习革命：深度学习推荐模型发展的整体脉络是怎样的？)
- [🌟 TensorFlow入门和环境配置](#🌟 TensorFlow入门和环境配置)
- [🌟 模型特征、训练样本的处理](#🌟 模型特征、训练样本的处理)
- [🌟 Embedding+MLP：如何用TensorFlow实现经典的深度学习模型？](#🌟 Embedding+MLP：如何用TensorFlow实现经典的深度学习模型？)
- [🌟 Wide&Deep：怎样让你的模型既有想象力又有记忆力？](#🌟 Wide&Deep：怎样让你的模型既有想象力又有记忆力？)
📕我是廖志伟，一名Java开发工程师、Java领域优质创作者、CSDN博客专家、51CTO专家博主、阿里云专家博主、清华大学出版社签约作者、产品软文创造者、技术文章评审老师、问卷调查设计师、个人社区创始人、开源项目贡献者。🌎跑过十五公里、徒步爬过衡山、🔥有过三个月减肥20斤的经历、是个喜欢躺平的狠人。
📘拥有多年一线研发和团队管理经验，研究过主流框架的底层源码(Spring、SpringBoot、Spring MVC、SpringCould、Mybatis、Dubbo、Zookeeper)，消息中间件底层架构原理(RabbitMQ、RockerMQ、Kafka)、Redis缓存、MySQL关系型数据库、 ElasticSearch全文搜索、MongoDB非关系型数据库、Apache ShardingSphere分库分表读写分离、设计模式、领域驱动DDD、Kubernetes容器编排等。🎥有从0到1的高并发项目经验，利用弹性伸缩、负载均衡、报警任务、自启动脚本，最高压测过200台机器，有着丰富的项目调优经验。
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📥博主的人生感悟和目标
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- 📺有句老话说的好，牛逼之前都是傻逼式的坚持，希望自己可以通过大量的作品、时间的积累、个人魅力、运气、时机，可以打造属于自己的技术影响力。
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- 🎉这个目标的实现需要不懈的努力和持续的成长，但我必须努力追求。因为我知道，只有成为这样的人才，我才能在职业生涯中不断前进并为企业的发展带来真正的价值。在这个不断变化的时代，我必须随时准备好迎接挑战，不断学习和探索新的领域，才能不断地向前推进。我坚信，只要我不断努力，我一定会达到自己的目标。
📙经过多年在CSDN创作上千篇文章的经验积累，我已经拥有了不错的写作技巧。同时，我还与清华大学出版社签下了四本书籍的合约，并将陆续在明年出版。这些书籍包括了基础篇、进阶篇、架构篇的📌《Java项目实战---深入理解大型互联网企业通用技术》📌，以及📚《解密程序员的思维密码--沟通、演讲、思考的实践》📚。具体出版计划会根据实际情况进行调整，希望各位读者朋友能够多多支持！
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💡在这个美好的时刻，本人不再啰嗦废话，现在毫不拖延地进入文章所要讨论的主题。接下来，我将为大家呈现正文内容。
🌟 协同过滤：最经典的推荐模型，我们应该掌握什么？
协同过滤是推荐系统领域最经典的模型之一，它基于用户之间或物品之间的相似性，将用户对物品的喜好转化为对其他物品的喜好，从而实现个性化推荐。我们应该掌握以下几点：
- 用户-物品评分矩阵：它是协同过滤模型中最基础的数据结构，记录了用户对物品的评分，但大多数情况下是稀疏的。
- 相似度计算方法：常见的相似度计算方法包括余弦相似度、皮尔逊相关系数和欧几里得距离等，选择合适的相似度计算方法对模型效果有重要影响。
- 预测方法：根据用户对物品的历史评分及物品之间的相似度，可以预测用户对未评分物品的评分。
- 评价指标：评价模型的好坏通常采用RMSE、MAE和精度等指标，同时也需要注意过拟合问题。
🌟 深度学习革命：深度学习推荐模型发展的整体脉络是怎样的？
深度学习的出现为推荐系统带来了新的思路和方法。深度学习模型的主要优点是能够自动学习高阶特征和非线性关系，从而得到更准确的推荐结果。深度学习推荐模型的发展脉络主要包括以下几个阶段：
- 基于DNN的推荐模型：如Deep Crossing、Wide&Deep等，通过引入DNN模型处理用户和物品的特征，取得了较好的效果。
- 基于序列模型的推荐模型：如NCF、GRU4Rec等，考虑到用户行为序列的影响，采用了序列模型对用户行为进行建模。
- 基于注意力机制的推荐模型：如DIN、DIEN等，通过引入注意力机制实现了对用户兴趣的更细粒度建模。
- 基于强化学习的推荐模型：如DRL-Rec、ES-Rec等，引入强化学习方法实现了更加自主学习和优化的推荐过程。
🌟 TensorFlow入门和环境配置
TensorFlow是目前流行的深度学习框架之一，它具有易用性、可扩展性和高性能等优点。在使用TensorFlow进行深度学习模型的实现和训练之前，需要进行环境配置和基本使用方法的掌握，包括以下几个方面：
- 安装TensorFlow：可以通过pip等方式进行安装，也可以安装Anaconda集成环境。
- TensorFlow基本概念和使用方法：了解TensorFlow的张量、计算图、会话等基本概念和使用方法，能够实现基本的数学运算和模型训练。
- TensorFlow数据输入管道：了解如何使用TensorFlow提供的数据输入API（如Dataset）进行数据的处理和输入，提高模型训练效率和数据处理能力。
- TensorFlow模型保存和恢复：熟悉如何使用TensorFlow的保存和恢复功能，保存模型权重和结构以便后续使用和迁移学习。
🌟 模型特征、训练样本的处理
特征工程是模型训练的重要组成部分，它的目的是从原始数据中提取有效的特征并转换为模型输入。在推荐系统中，特征工程需要处理用户、物品和上下文等多维度的信息，包括以下几个方面：
- 特征提取和处理：包括数值型特征、离散型特征、文本型特征的提取和处理，以及特征的缺失值填充、归一化等处理。
- 特征选择和降维：如果特征过多或存在冗余，需要进行特征选择和降维，以提高模型效果和训练速度。
- 样本处理和采样：在训练模型时，需要从原始数据中抽取训练样本，采用合适的采样方式和样本划分策略可以提高模型的泛化能力和准确率。
- 数据分析和可视化：通过数据分析和可视化可以深入理解数据的分布和特征，同时也能够发现数据中存在的问题和异常。
🌟 Embedding+MLP：如何用TensorFlow实现经典的深度学习模型？
Embedding+MLP模型是深度学习推荐模型中最经典和基础的一种，它将用户和物品的离散特征通过Embedding方式转换为低维稠密向量，然后通过多层感知机（MLP）进行特征组合和映射，最终得到用户对物品的预测评分。在使用TensorFlow实现Embedding+MLP模型时，需要掌握以下几个方面：
- Embedding层的使用：TensorFlow提供了Embedding层的API，可以方便地将离散特征转换为稠密向量，并对Embedding矩阵进行训练和更新。
- MLP的实现和调参：可以使用TensorFlow的高层API（如Keras）或低层API（如tf.layers和tf.nn）实现多层感知机，对MLP的结构和超参数进行调参以达到最佳效果。
- 模型训练和评价：使用TensorFlow的优化器和损失函数对模型进行训练，在验证集或测试集上进行模型评价和调参，可以使用RMSE、MAE和精度等指标进行评价。
🌟 Wide&Deep：怎样让你的模型既有想象力又有记忆力？
Wide&Deep模型是一种将线性模型和深度模型结合的推荐模型，它既可以捕捉用户和物品之间的线性关系，又能够学习到隐含的高阶特征和非线性关系，同时也兼顾了模型的记忆能力和泛化能力。要掌握Wide&Deep模型，需要了解以下几个方面：
- Wide部分：Wide部分采用线性模型来表示用户和物品之间的关系，它能够从数量较少但频繁出现的特征中学习到模式，使用了交叉特征的方式学习特征之间的相互作用。
- Deep部分：Deep部分采用多层感知机（MLP）来学习用户和物品的高阶特征和非线性关系，通过Embedding将离散特征转换为稠密向量，并在多个全连接层中进行特征组合和映射。
- Wide&Deep模型的集成：通过将Wide部分和Deep部分的输出进行加权求和，实现了线性模型和深度模型的优势互补，提高了模型的预测准确率。
*模型训练和评价：可以使用TensorFlow实现Wide&Deep模型，采用常见的优化器和损失函数进行模型训练和调参，同时也需要使用合适的评价指标对模型进行评价和优化，例如AUC、logloss等。