基于深度学习神经网络协同过滤模型(NCF)的图书推荐系统

已于 2024-06-17 23:42:14 修改
阅读量613 收藏 3
点赞数 5
CC 4.0 BY-SA版权
分类专栏： 机器学习 python实现算法 文章标签： 深度学习 神经网络 人工智能
于 2024-06-17 23:24:30 首次发布
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/lm_is_dc/article/details/139757055

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
"""
登录注册
热门图书
图书分类
图书推荐
借阅图书
购物图书
个人中心
可视化大屏
后台管理

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

了解本专栏 订阅专栏 解锁全文 超级会员免费看
推荐系统 - 使用深度学习模型如NCF（神经协同过滤）在MovieLens数据集上构建一个推荐系统。
sybh的博客
04-20 1042
推荐系统是一种应用广泛的技术，它可以帮助用户发现自己可能感兴趣的内容。其中，协同过滤是一种常用的推荐算法，而神经协同过滤（NCF）则是一种基于深度学习的协同过滤算法。在本文中，我们将使用NCF模型在MovieLens数据集上构建一个推荐系统，并介绍如何使用PyTorch来实现。
推荐系统之 NeuralCF 神经网络协同过滤 和 DIEN
AI天才研究院
09-07 385
在前面的组队学习中，我们学习了最经典的推荐算法，协同过滤。在前深度学习的时代，协同过滤曾经大放异彩，但随着技术的发展，协同过滤相比深度学习模型的弊端就日益显现出来了，因为它是通过直接利用非常稀疏的共现矩阵进行预测的，所以模型的泛化能力非常弱，遇到历史行为非常少的用户，就没法产生准确的推荐结果了。虽然，我们可以通过矩阵分解算法增强它的泛化能力，但因为矩阵分解是利用非常简单的内积方式来处理用户向量和物品向量的交叉问题的，所以，它的拟合能力也比较弱。这该怎么办呢？不是说深度学习模型的拟合能力都很强吗？
【推荐系统】NCF神经协同过滤
vox520的博客
03-17 2981
NCF框架是本文要实现的3个模型的主体结构。首先是输入层，分别包含两个特征向量vu​和vi​，描述了用户u和物品i。输入仅由一个用户向量和一个物品向量构成，它们分别是以one-hot编码的二值化稀疏向量。接着是Embedding层，这是一个全连接层，用于将输入层的系数向量表示成一个稠密向量。接着用户和物品的embedding向量被送入多层神经网络架结构中，这一层叫做神经协同过滤层(Neural CF Layer)，它用于将潜在特征向量映射成预测分数(Score)。
深度学习神经网络协同过滤模型(NCF)与用户协同过滤(UCF)的区别
LDC，公众号【轻松学编程】
06-17 999
所以基于神经网络协同过滤模型是目前推荐系统的主流形态。
浅析神经协同过滤NCF在推荐系统的应用
Garvin的专栏
10-17 1065
NCF在推荐领域应用背景 CF，也就是协同过滤，在推荐领域有极其广泛的应用，应该没有谁的智能推荐系统是没用到过CF的。CF其实就是挖掘user和item的交互关系，然后生成I2I或者U2I表示向量。传统的CF从数学角度上还是偏行为统计计算的，没有用到很复杂的网络。因为深度学习很火，也是有一些关于Neural Collaborative Filtering的工作。今天介绍一下最近看的叫《Neural Collaborative Filtering》这篇论文。也有一个对应的开源项目，地址： https://
构建基于深度学习神经网络协同过滤模型(NCF)的视频推荐系统(Python3.10/Tensorflow2.11)
刘悦的技术博客
03-30 923
毋庸讳言，和传统架构(BS开发/CS开发)相比，人工智能技术确实有一定的基础门槛，它注定不是大众化，普适化的东西。但也不能否认，人工智能技术也具备像传统架构一样“套路化”的流程，也就是说，我们大可不必自己手动构建基于神经网络的机器学习系统，直接使用深度学习框架反而更加简单，深度学习可以帮助我们自动地从原始数据中提取特征，不需要手动选择和提取特征。
基于协同过滤算法的旅游推荐系统
weixin_mtyeducation
09-13 1475
该系统基于springboot技术，数据层为MyBatis，mysql数据库，适合选题：推荐算法、协同过滤、旅游推荐、推荐系统、算法、Java项目、javaweb等。
Python-基于协同过滤的推荐系统详解：从经典方法到前沿技术
刘念卿的博客
04-17 246
在当今数据驱动的世界中，推荐系统已经成为众多互联网产品不可或缺的组成部分。无论是电子商务平台推荐相关商品，还是视频网站推荐感兴趣的内容，这些系统都在用户体验中扮演着重要角色。其中，协同过滤（Collaborative Filtering）作为一种经典且有效的推荐算法，被广泛应用于各类推荐场景。本文将深入探讨协同过滤的原理、实现方法及应用案例，同时介绍其前沿发展方向。协同过滤是基于这样一种思想：具有相似偏好的用户可能对相似的物品感兴趣。该方法不需要了解用户或物品的具体特征，而是通过分析用户行为数据（如评分、点
图神经网络在推荐系统中的应用综述
保持学习
09-19 2367
图神经网络在推荐系统中的应用综述
NCF-MF-for-Recommendation:分别使用传统方法（KNN，SVD，NMF等）和深度方法（NCF）和深度方法（NCF）来预测等级。推荐系统
03-11
NCF-MF推荐 分别使用传统方法（KNN，SVD，NMF等）和深度方法（NCF）和深度方法（NCF）来预测等级。推荐系统。 需求 张量流 凯拉斯 惊喜 任务 首先，下载yelp数据集（接入，未提供），进行数据分析和处理工作。提取yelp数据集中我们需要的部分，即多伦多地区的评论信息（用户项目评级评论文本）。rating.csv和rating -text.csv（按住，未提供）。之后，分别使用传统方法和深度方法进行评分预测和评估指标的计算。 文件结构 yelp_data_analysis.ipynb：数据下载中，数据分析，数据处理部分。 rating.csv：保存好的数据。 yelp_mf_recomendation.ipynb：利用多种传统方法进行推荐的评分预测以及模型评估。 yelp_nn_recomendation.ipynb：利用NCF神经协同过滤方法进行推荐的评分预测以及模
movie:基于协同过滤算法的电影推荐系统
05-16
movie 基于协同过滤算法的电影推荐系统 运行方式 1.创建一个application.properties文件，配置相关数据库信息，主要内容如下： hibernate.dialect=org.hibernate.dialect.MySQLDialect driverClassName=com.mysql.jdbc.Driver validationQuery=SELECT 1 jdbc_url=jdbc:mysql://your_ip/movie?useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8&zeroDateTimeBehavior=convertToNull jdbc_username=username jdbc_password=password hibernate.hbm2ddl.auto=update hibernate.show_sql=tr
基于协同过滤算法的电影推荐系统
10-28
推荐系统，运用数据挖掘算法，数据挖掘课程的必备选择
毕业设计-基于协同过滤算法的旅游推荐系统
Hai_Lang_IT的博客
03-15 7528
毕业设计-基于协同过滤算法的旅游推荐系统：随着互联网技术的飞速发展和信息资源的日益丰富， 信息量的增长速度远远超过了我们所能处理的速度。如何 在如此庞大的信息量中找出我们感兴趣的信息是非常困 难的。推荐系统的研究和发展已经成为电子商务行业中不 可缺少的方法。它能够通过对用户的历史行为数据进行分 析找到用户比较感兴趣的商品或项目，达到对用户实现个 性化的推荐的目的。其中，使用协同过滤算法是推荐系统 中应用最成功、应用最广泛的技术之一。它的主要特点是 不依赖于产品的内容，而是完全取决于一类用户所表达的 喜好。
【CIKM2020】如何更为合适地评测推荐算法？ Top-N物品推荐算法评测设置回顾
zenRRan的博客
10-16 891
论文标题：Revisiting Alternative Experimental Settings for Evaluating Top-N Item Recommendation Al...
基于协同过滤的推荐系统
mousever的专栏
07-04 1336
转自 http://blog.sina.com.cn/u/1943934012，里面还有其他一些好文章 在上一篇博文中，我已经总结了几种主要的推荐方法，其中，基于内容和基于协同过滤是目前的主流算法，很多电子商务网站的推荐系统都是基于这两种算法的。基于内容在第一篇博文中已经详细介绍了，因此本博文主要是介绍基于协同过滤的个性化推荐系统。 协同过滤是一种基于一组兴趣相同的用户或项目进行的推荐，它根据
项目实战----基于协同过滤的电影推荐系统
樱花落瓣
03-01 6219
一、数据整理 二、观察用户-电影矩阵 三、协同过滤推荐 3.1、基于电影的协同过滤 3.2、基于用户的协同过滤推荐 3.3、基于SVD的协同过滤 网页版—点击这里 一、数据整理 数据及介绍 MovieLens是推荐系统常用的数据集 MovieLens数据集中，用户对自己看过的电影进行评分，分值为1-5. MovieLens包括两个大小不同的库。...
基于协同过滤算法的购物推荐系统国内外研究现状
最新发布
05-13
### 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。
评论 2
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

东木月

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付：¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足，请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值