14、基于深度学习和受限玻尔兹曼机的协同过滤推荐系统

基于深度学习和受限玻尔兹曼机的协同过滤推荐系统

在推荐系统领域，协同过滤是一种常用的技术，而深度学习和受限玻尔兹曼机（RBM）为协同过滤提供了强大的工具。下面将详细介绍基于深度学习的潜在因子协同过滤、SVD++方法以及受限玻尔兹曼机在协同过滤中的应用。

基于深度学习的潜在因子协同过滤

传统的奇异值分解（SVD）在处理用户和物品偏差方面存在不足，而深度学习方法可以用于推导给定维度的用户和物品特征向量。

对于每个用户 $i$，可以通过嵌入层定义一个用户向量 $u_i \in R^k$；对于每个物品 $j$，同样通过另一个嵌入层定义一个物品向量 $v_j \in R^k$。用户 $i$ 对物品 $j$ 的评分 $r_{ij}$ 可以表示为 $u_i$ 和 $v_j$ 的点积。

可以对神经网络进行修改，为用户和物品添加偏差。如果有 $m$ 个用户和 $n$ 个物品，想要 $k$ 个潜在成分，那么用户嵌入矩阵 $U$ 的维度为 $m \times k$，物品嵌入矩阵 $V$ 的维度为 $n \times k$。

下面以 100K MovieLens 数据集为例，介绍如何使用这种嵌入方法创建推荐系统。该数据集可以从 https://grouplens.org/datasets/movielens/ 下载，使用 u1.base 作为训练数据集，u1.test 作为保留测试数据集。

深度学习潜在因子模型

该模型的设计如下：用户 ID 和电影 ID 从相应的嵌入矩阵中提取