基于深度学习神经网络协同过滤模型(NCF)的图书推荐系统

基于深度学习神经网络协同过滤模型(NCF)的图书推荐系统

一、效果图

点我查看在线demo
在这里插入图片描述

二、功能简介

本系统具有功能有:

# -*- coding: utf-8 -*-

"""
@contact: **微、信*# 1257309054
@file: test.py
@time: 2024/6/16 21:41
@author: LDC
"""
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三、技术栈

开发语言是python,版本是3.8;

数据库是mysql版本是5.7;

后端使用的是django,版本是3;

前端使用的是django渲染的;

后台管理使用的是xadmin

### 基于协同过滤算法的购物推荐系统研究现状 #### 协同过滤算法概述 协同过滤(Collaborative Filtering, CF)是一种广泛应用于推荐系统的机器学习技术,主要分为基于用户的协同过滤和基于物品的协同过滤两种形式。该算法的核心思想是通过分析用户的历史行为数据,发现具有相似兴趣的用户或物品,并据此为用户提供个性化的推荐[^1]。 #### 国内研究进展 在国内,关于协同过滤算法在购物推荐系统中的应用已取得显著成果。例如,王仲钰在其研究中采用了多维属性间的关联规则数据挖掘技术,结合协同过滤算法对不同用户群体的书籍购买或阅读习惯进行分析,进而提供更具针对性的服务策略[^1]。此外,李萍通过实验证明,采用数据挖掘技术的推荐系统能够有效提升推荐书目的准确性,其结果与用户实际购买或阅读的书籍高度一致[^1]。与此同时,张紫嫣提出了一种融合类别偏好的协同过滤推荐算法,进一步提升了推荐效果的精准性和个性化程度。 尽管如此,国内现有研究仍存在不足之处。大多数研究集中于如何改进协同过滤算法的数据处理能力,但在挖掘用户兴趣倾向值矩阵方面的探索相对较少。这表明未来的研究方向可以更多关注用户兴趣建模及其动态变化规律。 #### 国外研究进展 国外对于协同过滤算法的应用起步较早,尤其是在电子商务领域已有大量成熟案例。Amazon作为全球领先的电商平台之一,早在20世纪90年代便引入了基于协同过滤的推荐机制,成功帮助用户快速定位感兴趣的商品[^4]。近年来,随着大数据技术和人工智能的发展,国外学者逐渐将深度学习模型融入到传统协同过滤框架中,开发出了更加智能化的推荐引擎。例如,Google Research团队提出的神经协作过滤(Neural Collaborative Filtering, NCF),不仅保留了经典协同过滤的优点,还借助神经网络强大的表达能力实现了更高维度特征的学习[^4]。 然而,值得注意的是,由于跨境贸易带来的文化差异等因素影响,单纯依赖历史交易记录可能无法完全满足国际市场的多样化需求。因此,部分外国公司开始尝试结合社交网络信息以及其他外部资源构建更为复杂的推荐体系,试图克服单一模式下的局限性[^3]。 ```python import numpy as np from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity def user_based_cf(user_item_matrix): """ 实现简单的基于用户的协同过滤算法 参数: user_item_matrix (numpy.ndarray): 用户-商品评分矩阵 返回: similarity_matrix (numpy.ndarray): 用户之间相似度矩阵 """ # 计算余弦相似度 similarity_matrix = cosine_similarity(user_item_matrix) return similarity_matrix ``` 此代码片段展示了如何利用`cosine_similarity`函数计算两个向量之间的夹角余弦值,这是衡量用户间相似性的常用方法之一。 --- #### 综合评价 总体来看,无论是国内还是国外,针对协同过滤算法的研究都取得了不同程度的进步。但同时也暴露出一些共同挑战:一方面是如何解决冷启动问题;另一方面则是面对日益增长的数据规模时保持高效运算性能的同时兼顾隐私保护等问题[^3]。这些问题都需要在未来工作中加以重视并寻找解决方案。
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