Keras深度学习实战(31)——构建电影推荐系统
Keras深度学习实战(31)——构建电影推荐系统
- 0. 前言
- 1. 模型与数据集分析
- 1.1 数据集分析
- 1.2 模型分析
- 2. 电影推荐系统
- 2.1 基于 LSTM 实现电影推荐系统
- 2.2 考虑用户历史记录
- 小结
- 系列链接
0. 前言
推荐系统在用户发现中起主要作用。假设,我们具有数千种不同的产品,每种产品还存在不同的规格、样式等。在这种情况下,对用户进行有关产品的精准推荐将成为增加销量的关键。在本节中,我们将以电影推荐系统为例介绍推荐系统模型构建的方法,从而为用户推荐其真正感兴趣的产品。
1. 模型与数据集分析
在本节中,我们将学习如何根据用户对电影的评分数据库构建电影推荐系统,任务目的是最大限度地提高所推荐电影对用户的相关性。在定义目标时,我们还应该考虑推荐的电影虽然相关,但用户可能并不会立即观看。同时,我们还应该确保所有的推荐并不都是关于同一种类型的,这对于推荐系统至关重要,例如,在零售环境中,我们并不希望一直向用户推荐不同规格的同
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