26、信息过滤与推荐技术的深度解析

信息过滤与推荐技术的深度解析

一、行业发展阶段与信息过滤服务

在行业发展中，通常要经历三个阶段：建立初始客户数据库、丰富标准档案内容以及利用客户档案获取价值。其中，第一阶段和第三阶段的服务重点涉及信息过滤服务。信息过滤服务能为用户过滤掉不需要的销售信息。信息中介会设置过滤器，检查传入的商业电子邮件，并自动移除与用户需求和偏好不匹配的无用信息。用户可以通过过滤服务指定想要获取的信息，或者排除某些经销商或产品。信息中介会在用户收到垃圾邮件之前将其过滤掉。在网络环境中，减少无效数据传输对于节省网络资源和提高网络传输效率非常重要。通过信息过滤，可以减少不必要的信息，节省成本并提高经济效益。

二、深度学习在信息过滤推荐中的应用

（一）深度学习推荐算法的分类

目前，深度学习在推荐系统中得到了广泛应用，其算法主要分为以下三类：
1. 基于深度神经网络的推荐模型
- DNN 深度混合推荐模型 ：将深度学习应用于混合推荐，将用户和物品信息输入到改进的机器学习模型中进行训练，能够更深入地学习用户与推荐物品之间的多维度交互。
- Google 的 Wide and Deep 学习推荐模型 ：于 2016 年提出并应用于 Google Play 应用商店的应用推荐。该模型分为宽部分和深部分，宽部分是线性模型，能学习特征间的简单交互，记住用户行为并推荐感兴趣的内容，但手动特征工程耗时费力；深部分是前馈深度神经网络模型，通过稀疏特征的低维嵌入，学习训练样本中不可见特征的复杂交叉组合，提高模型泛化能力，避免复杂的手动特征工程。两者结合进行联