构建深度推荐系统：一个机器学习笔记

loop_syntax648

于 2023-09-27 06:34:07 发布

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文章标签：机器学习笔记人工智能机器学习-深度学习

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/loop_syntax648/article/details/133334884

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本文探讨了如何使用深度学习构建推荐系统，从数据预处理、模型构建（如多层感知器、卷积神经网络、循环神经网络）到模型训练与评估，以及最终的个性化推荐，提供了一整套流程的概述和源代码示例。

推荐系统在现代互联网应用中扮演着重要的角色，帮助用户发现他们可能感兴趣的内容。深度学习技术在推荐系统领域取得了显著的突破，使得推荐系统能够更好地理解用户的兴趣和行为模式。在本文中，我们将探讨构建深度推荐系统的概览，并提供相应的源代码示例。

数据预处理
深度推荐系统的构建始于数据预处理阶段。在这个阶段，我们需要对原始数据进行清洗、转换和特征工程等操作，以便为模型提供高质量的输入数据。以下是一个简单的数据预处理示例：

# 导入必要的库
import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder

# 读取原始数据
data = pd.read_csv('user_item_interactio

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