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《推荐系统与深度学习》_黄昕等_2018-12-01_1
《推荐系统与深度学习》_黄昕等_2018-12-01_2
《推荐系统与深度学习》_黄昕等_2018-12-01_3
内容简介：
仅供非商业用途或交流学习使
iv|推荐系统与深度学习
第3章 TensorFlow平台
什么是 Tensor Flow
32 Tensor FlowAn装指南
321 Windows环境An装
3.22 Linux环境An装
3.3 Tensor Flow基础
3.1数据流图
.3.2会话
3.3.3图可视化
334变量
3.3.5占位符
336优化器
3.37一个简单的例子
34其他深度学习平台
第4章推荐系统的基础算法
41基于内容的推荐算法
4.1.1基于内容的推荐算法基本流程
41.2基于内容推荐的特征提取
4.2基于协同的推荐算法
21基于物品的协同算法
4.22基于用户的协同算法
4.2.3基于用户协同和基于物品协同的区别
4.2.4基于矩阵分解的推荐方法
2.5基于稀疏自编码的推荐方法
4.3基于社交网络的推荐算法
4.31基于用户的推荐在社交网络中的应用
4.3.2node2vec技术在社交网络推荐中的应用
44推荐系统的冷启动问题
44.1如何解决推荐系统冷启动问题
44.2深度学习技术在物品冷启动上的应用
仅供非商业用途或交流学习使用
第5章混合推荐系统
1什么是混合推荐系统
1.1混合推荐系统的意义
5.1.2混合推荐系统的算法分类
52推荐系统特征处理方法
2.1特征处理方法
5.2.2特征选择方法
5.3常见的预测模型
5.3.1基于逻辑回归的模型
支持向量机的模型
基于梯度提升树的模型
54排序学习
5.4.1基于排序的指标来优化
5.4.2L2R算法的三种情形
第6章基于深度学习的推荐模型
6.1基于DNN的推荐算法
62基于 DeepFM的推荐算法
基于矩阵分解和图像特征的推荐算法
4基于循环网络的推荐算法
6.5基于生成对抗网络的推荐算法
IRGAN的代码实现
第7章推荐系统架构
1推荐系统基本模型
推荐系统常见架构
7.21基于离线训练的推荐系统架构设计
722面向深度学习的推荐系统架构设计
7.23基于在线训练的推荐系统架构设计
7.24面向内容的推荐系统架构设计
73推荐系统常用组件
7.3.1数据上报常用组忄
仅供非商业用途或交流学
v|推荐系統与深度学习
7.3.2离线存储常用组件
73.3离线计算常用组件
734在线存储常用组件
5模型服务常用组件
7.3.6实时计算常用组件
7.4推荐系统常见问题
74.1实时性
7.4.2多样性
7.4.3曝光打击和不良内容过滤
7.4.4评估测试
后记
图目录
图1.1淘宝猜你喜欢栏
图1.2百度指数
图1.3歌曲词嵌入模型空间向量
图2.1神经网络的三次兴起
468
层数的神经网络拟合分界面的能力
图2.3不同层数的神经网络表示能力
图24神经网络的基本结构
图2.5感知器算法
图2.6三层全连接神经网络
图28卷积运算
图2.9池化层
图210 LeNet卷积结构
图2.11 Alex. Net卷积结构
图2.13LSTM在t时刻的内部结构
图214GAN网络
图31 Tensor FlowAn装截图
图3.2 Tensorboard计算
图41腾 讯视频APP推荐页面
图4.2截取自当当网
图43截取自QQ音乐APP
图44用户购买物品记录
图4.5同时被购买次数矩阵C
图46相似度计算结果1
图4.7相似度计算结果2
viil|推荐系统与深度学习
图48相似度计算结果3
图4.9截取自当当网
图4.10物品的倒排索引
图4.11用户评分矩阵
4.12 Sigma值
图413 New Data值
图4.14 Mydata值
图4.15自編码神经网络模型
图4.16稀疏自编码第一个网络
图417稀疏自编码第二个网络
图4.18稀疏自编码第三个网络
图419将三个网络组合起来
图420社交网络关系图示例
图4.21融入用户关系和物品关系
图422社交网络关系图示例
图4.23社交网络关系图示例
图4.24CBOW和 Skip-Grarm示例
图4.25 Skip- Gram网络结构
图426CBOW网络结构
图4.27 word analogy示例
图428某网站登.录页面
图429QQ互联开放注册平台1
图4.30QQ互联开放注册平台2
图
Q互联应用管理页面
图4.32QQ互联应用管理页面2
图433QQ互联QQ登.录功能获取
图4.34QQ音乐APP中的偏好选择
图435(a)为每部电影被打分的分布,(b)为每个用户打分的分布
图436(a)为每部电影平均分分布,(b)为每个用户平均分分布
图4.37基于专家数据的CF与基于用户数据CF比较
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