深度学习在电商推荐系统中的实现案例与技术解析

原创 于 2025-04-21 10:41:19 发布 · 640 阅读 · 12 ·
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#深度学习 #人工智能

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电商推荐系统通过深度学习技术显著提升了推荐的精准性和多样性。以下是技术实现、典型案例及最佳实践的分析：

1. 技术实现框架

典型的深度学习推荐系统架构分为以下模块：

  • 数据层：整合用户行为数据（点击、购买、收藏）、商品属性（类别、价格、描述）及上下文信息（时间、地理位置）。
  • 特征工程：通过Embedding技术将高维稀疏特征（如用户ID、商品ID）映射为低维稠密向量，例如使用vi=Embedding(idi)v_i = \text{Embedding}(id_i)vi​=Embedding(id
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【一 扣子客户案例合集】【 1.2 头条电商借助扣子平台实现智能化内容推荐与商品分发：深度解析与实践指南】
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头条电商借助扣子平台实现智能推荐的全流程解析 本文详细阐述了头条电商如何通过扣子平台构建智能化商品推荐系统。扣子平台作为字节跳动的AI开发平台，提供插件工具、知识库管理、记忆能力和工作流设计等核心功能，显著降低电商智能应用的开发门槛。 实施流程分为五大环节： 数据准备：整合商品信息和用户行为数据构建知识库 智能体创建：配置插件和工作流实现需求解析与商品筛选 需求理解：通过NLP技术精准识别用户意图和偏好 智能推荐：结合规则筛选与算法排序生成个性化结果 效果优化：多渠道展示推荐内容并收集用户反馈 该方案实现了
电商推荐系统（项目架构设计）数据加载准备，实时推荐算法MongoDB，Redis，Spark，Zookeeper，Flume-ng，Kafka工具环境搭建
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然后，将u 最近的K 个评分中与商品q 相似的、且本身评分较高（>=3）的商品个数记为 incount，计算lgmax{incount,1}作为商品 q 的“增强因子”，意义在于商品q 与u 的最近K 个评分中的n 个高评分(>=3)商品相似，则商品q 的优先级被增加lgmax{incount,1}。并且由于算法本身的使用的是评分表，用户本次评分后只更新了总评分表中的一项，使得算法运行后的推荐结果与用户本次评分之前的推荐结果基本没有多少差别，从而给用户一种推荐结果一直没变化的感觉，很影响用户体验。
推荐系统：电商推荐系统架构
u013250861的博客
01-14 3144
## 2、离线推荐模块 ### 2.1 基于LFM的离线推荐模块 #### 2.1.1 用ALS算法训练隐语义模型（LFM） - 怎样找到商品 A 的相似商品？—— 与A有相同标签的商品，喜欢A的人同样喜欢的商品 - 根据 UGC (用户给商品打的标签)的特征提取 —— 利用TF-IDF算法从商品内容标签中提取特征 - 基于商品的用户标签信息，用TF-IDF算法提取特征向量............
电商推荐系统（下）：实时推荐服务、实时框架、实时推荐算法、获取用户的K次最近评分、商品推荐优先级、实时系统联调、更新实时推荐结果
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