26、推荐学习与图学习技术解析

推荐学习与图学习技术解析

1. 推荐学习

在当今的在线业务平台中，推荐系统对于提升用户体验和增加收益至关重要。推荐学习领域有多种方法，各有其特点和适用场景。

1.1 深度学习方法

深度学习方法在推荐系统中表现出色，与传统技术相比，它能有效捕捉用户和物品之间的非线性关系，还能整合多种类型的特征，如视觉和文本特征。以神经协同过滤（NCF）为例，它将协同过滤与深度学习技术相结合。然而，深度学习方法也存在一些缺点，如需要大规模的数据、难以解释以及计算成本高。

1.2 推荐框架选择

根据数据的不同情况，应选择合适的推荐框架：
- 少量用户 - 物品交互数据但有描述或属性 ：基本的基于内容的推荐方法是不错的起点。
- 充足的用户 - 物品交互记录 ：可以考虑更强大的推荐框架，如协同过滤（CF）、因子分解机（FM）和深度学习方法。
- 仅存在用户 - 物品交互（如评分矩阵） ：CF是一个有吸引力的选择。
- 数据极其稀疏且存在辅助特征 ：可以使用FM。
- 存在多种类型的特征或复杂的用户行为 ：基于深度学习的推荐系统可以实现出色的性能，但需要大规模的数据和昂贵的计算资源。

通常，数据量越大，推荐性能越好。因此，数据是推荐系统中最重要的资产，我们应根据数据的类型和数量选择最合适的推荐框架。

1.3 练习问题

以下是一些推荐学习的练习问题，帮助我们更好