构建基于深度学习神经网络协同过滤模型(NCF)的视频推荐系统(Python3.10/Tensorflow2.11)
毋庸讳言,和传统架构(BS开发/CS开发)相比,人工智能技术确实有一定的基础门槛,它注定不是大众化,普适化的东西。但也不能否认,人工智能技术也具备像传统架构一样“套路化”的流程,也就是说,我们大可不必自己手动构建基于神经网络的机器学习系统,直接使用深度学习框架反而更加简单,深度学习可以帮助我们自动地从原始数据中提取特征,不需要手动选择和提取特征。之前我们手动构建了一个小型的神经网络,解决了机器学习的分类问题,本次我们利用深度学习框架Tensorflow2.11构建一套基于神经网络协同过滤模型(NCF)的视频推荐系统,解决预测问题,完成一个真正可以落地的项目。推荐系统发展历程“小伙子,要光盘吗?...
本文介绍了推荐系统的发展历程和基于神经网络的协同过滤算法,解决了冷启动和数据稀疏性问题,提高了预测准确率和灵活性。文章还介绍了基于稀疏矩阵的视频完播数据和矩阵拆解算法。最后,使用Tensorflow框架和神经网络模型构建了一个视频推荐系统,并展示了训练和输出的结果。