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深度學習推薦系統(tǒng)-Embedding
理解Embedding的概念與應用是深入學習推薦系統(tǒng)的關(guān)鍵。Embedding是一種用數(shù)值向量表示對象的方法，對象可以是一個詞、一個物品，甚至是一部電影等。此方法能夠通過向量間的運算揭示出對象之間的關(guān)系，比如詞之間的性別關(guān)系、時態(tài)關(guān)系。
Embedding技術(shù)在推薦系統(tǒng)中的重要性不言而喻。它允許系統(tǒng)捕捉用戶行為和物品特征的細微差異，從而做出更準確的推薦。接下來，我們來了解一下幾種經(jīng)典的Embedding方法。
經(jīng)典的Embedding方法包括Word2vec、item2vec以及Graph Embedding。Word2vec是生成詞向量的模型，item2vec則是將Word2vec方法推廣到幾乎所有序列數(shù)據(jù)上，而Graph Embedding則是用于處理圖結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)。
Word2vec通過生成對詞的向量表達，構(gòu)建了語義和句法的表示。它以Skip-gram為例，生成詞序列，利用大小為3的滑動窗口生成訓練樣本。模型本質(zhì)上是三層神經(jīng)網(wǎng)絡，解決多分類問題，輸入和輸出層維度相同，隱層維度則需要調(diào)參決定，最終的詞向量由隱層權(quán)重矩陣得到。
Item2vec則適用于序列數(shù)據(jù)，如用戶購買序列或觀看序列，其模型結(jié)構(gòu)與Word2vec相似，只是數(shù)據(jù)輸入形式不同。
Graph Embedding用于處理社交網(wǎng)絡、知識圖譜和行為關(guān)系圖等圖結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)，通過Deep Walk或Node2vec等方法，為圖中的節(jié)點生成向量表示，使得在電商網(wǎng)站中，能夠推薦同品類、同屬性或經(jīng)常一起購買的物品。
在推薦系統(tǒng)的特征工程中，Embedding技術(shù)作為特征處理方式，能夠?qū)ο筠D(zhuǎn)換為數(shù)值型特征向量，提高模型的預測準確性。計算相似性的方法有歐式距離、余弦相似度，對于大數(shù)據(jù)量的計算則可使用LSH。
最后，Embedding技術(shù)的使用有兩種主要方式：預訓練和End2End訓練。預訓練通常在單獨的語料庫上進行，之后在特定任務中使用。End2End訓練則是在整個系統(tǒng)中同時優(yōu)化Embedding，這在資源充足的情況下通常能獲得更好的性能，但訓練過程可能更復雜。
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