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原文中文，约9500字，阅读约需23分钟。
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内容提要
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。
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关键要点
- 人工智能技术有一定的基础门槛，但深度学习框架使得构建机器学习系统变得简单。
- 利用Tensorflow构建基于神经网络的协同过滤模型(NCF)的视频推荐系统。
- 推荐系统的核心是解决用户的兴趣需求，启发式推荐算法应运而生。
- 启发式推荐算法分为基于用户和基于物品的协同过滤，但存在冷启动和数据稀疏性问题。
- 基于神经网络的协同过滤算法能够解决冷启动问题，提高预测准确率和灵活性。
- 构造稀疏矩阵以表示用户对视频的完播程度，利用矩阵拆解算法进行数据填充。
- 神经网络通过向量化操作处理数据，使用Tensorflow进行模型构建和训练。
- 模型通过embedding技术提取特征，最终实现对用户未观看视频的完播程度预测。
- 整个推荐系统流程简单，深度学习框架大大简化了工作量。
- 通过mask测试验证机器学习效果，确保模型的准确性和有效性。
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