14、智能推荐系统技术解析

智能推荐系统技术解析

在当今数字化时代，推荐系统在各个领域都发挥着至关重要的作用，它能够根据用户的历史行为和偏好，为用户提供个性化的推荐。本文将深入探讨几种常见的推荐系统技术，包括基于潜在因子分解的推荐方法、深度学习在潜在因子协同过滤中的应用、SVD++算法以及受限玻尔兹曼机（RBM）在协同过滤中的应用。

1. 基于潜在因子分解的推荐系统

基于潜在因子分解的过滤推荐方法试图通过分解评分来发现潜在特征，以表示用户和物品的特征。与基于内容的过滤特征不同，这些潜在特征是不可解释的，但可以表示复杂的特征。例如，在电影推荐系统中，一个潜在特征可能表示幽默、悬疑和浪漫的特定线性组合。

对于已经评分的物品，用户 $i$ 对物品 $j$ 的评分 $r_{ij}$ 可以表示为：$r_{ij} = u_i^T v_j$，其中 $u_i$ 是基于潜在因子的用户特征向量，$v_j$ 是基于相同潜在因子的物品向量。

潜在因子分解的推荐方法将评分矩阵 $R_{m \times n}$ 分解为用户特征矩阵 $U_{m \times k}$ 和物品特征矩阵 $P_{n \times k}$ 的转置的乘积，其中 $k$ 是模型的潜在因子数量。基于这些特征，我们可以通过计算用户特征和物品特征的内积来推荐用户尚未购买的物品，内积给出了用户购买该产品时可能给出的暂定评分。

创建用户和物品特征的一种方法是在对评分矩阵进行奇异值分解（SVD）之前，通过某种形式的用户和物品平均值填充缺失值。根据 SVD，评分矩阵 $R$ 可以分解为：$R = U S V^T$。我们可以将用户特征矩阵设为 $U S^{1/2}$，物品特征矩阵的转置设为 $S^{1/2} V^T$ 来形成潜在因子模型。