基于深度学习的推荐系统实战：从矩阵分解到神经协同过滤

推荐系统（Recommendation System）是帮助用户发现他们可能感兴趣的物品的技术，广泛应用于电商、流媒体和社交网络等领域。矩阵分解（Matrix Factorization）是推荐系统的经典方法，而神经协同过滤（Neural Collaborative Filtering, NCF）则通过引入神经网络进一步提升了推荐性能。本文将通过一个完整的实战案例，展示如何使用矩阵分解和NCF构建推荐系统，并提供详细的代码实现。

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案例背景

我们选择对用户-物品评分数据进行推荐作为案例，目标是预测用户对未评分物品的评分。

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代码实现

1. 环境准备

首先，安装所需的Python库：

pip install torch numpy pandas

2. 数据准备

加载用户-物品评分数据集并进行预处理：

import numpy