14、人工智能与数据科学中的推荐系统及兴趣点参数解析

人工智能与数据科学中的推荐系统及兴趣点参数解析

1. 推荐系统概述

在当今数字化时代，网络上存在大量的文本信息，如何从这些文本中提取知识以开发应用至关重要。比如新闻或文章推荐、评论情感分析等应用，都依赖于对文本信息的有效处理。

1.1 词嵌入技术

词嵌入是一种重要的技术，可通过词汇表中的词目录提取。它的一大显著优势是能够捕捉周围单词的语义关联和含义。词嵌入主要分为两类：user2vec和doc2vec。
- user2vec ：该推荐系统将用户ID视为一个单词。评分尺度高于4表示包含“喜欢、热爱、喜爱”等情感的句子，低于4则表示包含“不喜欢”等情感的句子。在训练前，所有句子会进行洗牌。训练后，可将其转换为向量，并计算向量之间的相似度，进而进行基于用户的协同过滤。
- doc2vec ：书籍描述和电影类型等包含的文本信息可能与其他用户的偏好相似。在doc2vec中，向量空间中接近的产品可能具有匹配的分数。系统通过包含产品描述的语料库训练模型，并将其转换为向量，然后根据描述计算分数，进行基于项目的协同过滤。

然而，这些推荐系统也存在一些局限性：
- 内容分析不足 ：如果描述不足以准确区分产品，推荐系统会变得不准确。
- 过度专业化 ：基于内容的推荐系统会推荐与用户之前消费的产品相匹配的产品，容易形成“过滤气泡”。

1.2 主题建模

主题建模是一种检测文本数据中主题并自动提取语料库揭示的隐藏模式的方法。其应用包括文章聚类、整合大文