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推荐系统与深度学习(3):[WWW18]认识一下带权重的FFM模型——FwFM
FwFMs模型详解改进交互项权重： FwFMs引入权重参数，对交互项进行个性化赋权，如公式所示：复杂度分析： FwFM相比FFM，参数量显著减少，仅多出n*(n-1)/2的额外参数，模型简洁度大增。
年Rendle发表的《Factorization Machines》已经成为推荐系统中最经典的模型之一，在深度学习兴起之后，许多工作在FM的基础上进行，例如FFM、AFM、NFM、DeepFM、xDeepFM等。最近看到的FwFMs也是在FM、FFM的基础上做的工作，主要的思想：特征交互的重要性不同，因此要赋予不同的特征交互不同的权重。
FwFM模型：每对特征引入权重，转化矩阵为对角线全为的矩阵，矩阵参数可学习。FvFM模型：FwFM的扩展，转化矩阵对角线元素可学习。FmFM模型：对比FvFM，非对角线元素也能学习，矩阵自由度为3。与OPNN模型关系：OPNN通过外积进行特征交叉，与FmFM存在差异。与FFM关系FmFM完成矩阵转化后，可视为FFM的一个特例。
CTR预估领域中的FM系列模型，包括FM、FFM、FwFM和FEFM，为解决推荐系统和广告系统中的高维稀疏数据问题提供了创新方法。这些模型在处理数据时，引入了因子分解的思想，使得模型能够更高效地捕捉特征间的相互作用。
什么是深度学习推荐系统?
1、推荐系统是一种人工智能或人工智能算法，通常与机器学习相关，使用大数据向消费者建议或推荐其他产品。这些推荐可以基于各种标准，包括过去的购买、维稳搜索历史记录、人口统计信息和其他因素。推荐系统非常有用，因为它们可以帮助用户了解自己无法自行找到的产品和服务。
2、推荐系统是机器学习领域的一类，旨在通过数据预测、筛选和推荐用户可能感兴趣的内容。这些系统通过分析用户行为、历史记录和偏好，提供个性化的建议，帮助用户在信息过载的情况下找到相关内容。推荐系统的核心在于训练模型，利用收集到的交互数据理解用户和产品之间的关系，从而实现精准推荐。
3、推荐系统是什么？推荐系统通过分析用户行为和偏好，利用机器学习技术预测和推荐用户可能感兴趣的内容。这些系统在信息过载的互联网时代尤为重要，因为它们能够帮助用户在庞大的数据集中找到相关和有价值的信息。 推荐系统的类型有哪些？推荐系统主要分为三种类型：协作过滤、内容过滤和上下文过滤。
4、推荐系统是用于学习用户偏好并实现个性化推荐的技术，在商品购买、影音推荐、关联阅读等多领域应用广泛。近年来，随着数据量的激增和深度学习的兴起，传统推荐算法中的表征学习模式已被深度学习取代。
5、图像识别：通过训练深层神经网络，深度学习可以实现对图像的自动识别和分类。语音识别：深度学习技术可以识别和理解人类语音，实现语音交互和语音控制。自然语言处理：深度学习在机器翻译、情感分析、文本生成等方面取得了显著进展。推荐系统：深度学习可以根据用户的兴趣和行为，为用户推荐相关的内容或产品。
6、理解Embedding的概念与应用是深入学习推荐系统的关键。Embedding是一种用数值向量表示对象的方法，对象可以是一个词、一个物品，甚至是一部电影等。此方法能够通过向量间的运算揭示出对象之间的关系，比如词之间的性别关系、时态关系。Embedding技术在推荐系统中的重要性不言而喻。
推荐系统一基本流程讲解
1、电影推荐系统功能包括票房统计，评分推荐，电影类型推荐。项目流程：首先获取用户id，删除用户之前存在的推荐结果，装载样本评分数据（不同用户对不同电影的评分数据：userid、 movieid、rating、timestamp ）。然后装载电影信息数据（从movieinfo表中取出movieid、moviename、typelist）。
2、此模型后续引发了一系列模型的创新，例如PNN/DeepFM/DCN/xDeepFM等，直至今日，WDL仍然是众多公司首选的深度学习模型，我们团队亦采用WDL作为首个深度学习模型。在推荐系统的架构中，Google的论文不仅介绍了WDL模型，还展示了推荐系统的整体流程。
3、以及如何更高效地利用GPU进行计算。总之，安装与配置Pytorch以实现GPU加速计算的过程需要细致和耐心，遵循官方指南和社区最佳实践，可以有效提升开发效率和项目成果的质量。在后续的开发工作中，持续学习和实践将帮助开发者更好地掌握这一工具，应对复杂的数据科学与机器学习挑战。
4、上述内容描述了一个用户信息管理系统，包括不同的数据表和相关功能模块。P1表为个人信息表，用于存储用户的个人信息，包括注册信息。D1表为用户信息表，用于管理用户信息，包括用户信息的增删改查操作。P2表为美食信息表，用于存储美食的相关信息，可能包括名称、描述、图片等。
深度学习推荐系统类型有哪些?
1、推荐系统主要分为三种类型：协作过滤、内容过滤和上下文过滤。协作过滤基于用户之间的相似性，内容过滤基于物品的属性和特征，上下文过滤则考虑了用户的当前上下文信息，如时间、地点或设备等。
2、蓝海大脑深度学习水冷工作站研究人员表示：虽然有许多推荐算法和技术，但大多数都属于以下广泛类别：协作过滤、内容过滤和上下文过滤。协作过滤算法根据许多用户的偏好信息（这是协作部分）推荐物品（这是过滤部分）。
3、Merlin整合了各种基于深度学习的推荐模型，如Wide & Deep、Deep Cross Networks、DeepFM和DLRM，并支持在GPU上高效运行，使得推荐系统能够快速迭代、优化，并在生产环境中稳定运行。总结而言，推荐系统是推动个性化体验、增强用户参与度和推动收入增长的关键技术。
4、多模态推荐系统：整合多种信息：将图片、视频、音频及其描述性特征整合，利用深度学习方法进行表示学习，以更好地理解用户与物品之间的关联。类别特征学习：NSCR方法：结合电商场景中的用户物品交互信息与社交网络中的用户用户连接，进行跨域社交推荐。
