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機器學習31：《推薦系統(tǒng)-IV》深度神經網絡DNN

2年前作者：Jin_Kwok分類：Toy博客閱讀(21)違法舉報

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在《推薦系統(tǒng)（二）協同過濾》一文中，筆者介紹了如何使用矩陣分解來學習嵌入。矩陣分解具有一些局限性：文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-559932.html

基礎矩陣分解只用了 UserID（QueryID）和 ItemID 兩個維度的信息，所有學到的知識都蘊含在 User 向量和 Item 嵌入中?？山忉屝圆?，同時，學習過程中很難融合更多有用的特征，比如用戶的統(tǒng)計學信息（收入水平、學歷、年齡、人生階段等）以及商品的基礎特征信息，如類目、品牌等。因而，基礎矩陣分解的泛化能力受到一定的限制。
因子分解機（FM）可以看做是基礎矩陣分解的推廣，它能夠很好地融入更多維度的特征，從而學到的模型泛化能力更強，具體可以參考這篇文章：《主流CTR模型的演化及對比》。
矩陣分解很難增量在線計算，從而不能處理用戶的實時行為反饋，只能基于歷史行為來計算。沒有實時處理能力的推薦系統(tǒng)必然不會是一個好的推薦系統(tǒng)，比如，京東雙11活動，當天的用戶行為模式必然與平時的行為模式很不一樣，推薦系統(tǒng)如果不能處理當天用戶的實時行為，及時捕獲用戶的新的偏好

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