从零到一搭建推荐系统

推荐系统的搭建包括以下步骤：

• 数据收集：获取用户行为数据、物品特征数据和用户信息数据，通常通过日志记录、API接口或爬虫技术获取。
• 数据预处理：清洗原始数据，去除噪声和无关信息，填补缺失值，规范化数据格式，构建用户-物品矩阵。
• 特征工程：提取用户和物品的特征，进行编码、标准化和离散化。可以采用TF-IDF、Word2Vec等技术处理文本数据，使用One-Hot编码处理类别数据。
• 模型选择：
• 协同过滤：基于用户或物品的相似性，常见方法有基于用户的协同过滤和基于物品的协同过滤。
• 矩阵分解：通过SVD（奇异值分解）等技术对用户-物品矩阵进行降维，提取潜在因子。
• 深度学习：采用神经网络模型，结合自编码器、CNN、RNN等进行特征学习，提升推荐准确度。
• 模型评估：通过离线指标（如RMSE、MAE）评估推荐系统的效果，利用A/B测试进行在线评估。
• 在线推荐：根据用户实时行为或上下文信息，提供个性化推荐，常用技术有基于内容的推荐和协同过滤推荐。
• 性能优化：对模型进行加速和优化，如采用分布式计算、GPU加速等，减少计算时间，提升实时性。