深度神经网络在线推荐系统的实践

作者：禅与计算机程序设计艺术

1.简介

在信息 overload 的时代，人们逐渐依赖数字化技术的服务。如今人们获取信息的方式多种多样，包括微博、微信、短信、电话等等。这些信息需要由算法进行筛选、整合、归类、过滤，形成用户喜好向量，随之而来的就是基于兴趣的个性化推荐。基于用户兴趣的个性化推荐可以帮助用户找到最感兴趣的信息、产品或服务。近年来，人们越来越重视用户对电子商务平台的偏好、偏好行为的推荐，甚至基于图谱的数据挖掘来更好的分析用户的偏好。然而，基于图谱数据的推荐并非始终可靠、实时的，因此，推荐引擎需要建立在大规模高质量的历史数据基础上的强大的模型基础上。深度学习模型作为一种新型的机器学习算法，有着极高的适应能力来处理序列数据（文本、视频、音频）、图像数据及其关联矩阵等复杂的多维度信息，并且能够在高度非均衡的数据集中取得良好的性能。因此，深度学习算法已成为推荐引擎中的重要组成部分。

深度神经网络 (Deep Neural Networks, DNNs) 是机器学习领域中的一个热门研究方向，它是通过对数据进行非线性变换，从而提取出隐藏在数据内部的特征，实现机器学习任务的有效方法。深度神经网络通常由多个层组成，每一层都有多达数百万个神经元，并且利用反向传播算法来训练模型参数，使得模型能够对复杂的非线性函数建模。在许多应用场景下，深度神经网络被证明是一个优秀的工具&#