基于多维隐藏特征的电商推荐系统排名设计与实现研究

【基于多维隐藏特征的电商推荐系统排名设计与实现研究】是关于构建高效电商推荐系统的一种方法，重点关注如何利用深度学习技术处理多维度的隐藏特征，以提高推荐的准确性和效率。电商推荐系统的主要目标是快速匹配用户需求与商品，促进交易。传统的推荐算法包括基于内容、协同过滤和混合方法，而现代推荐系统则引入了深度学习，如DNN、CNN、RNN/LSTM和GNN等，以适应不同场景和需求。 在推荐系统的设计中，通常分为召回阶段和排序阶段。召回阶段使用简单的维度数据快速过滤大量数据，缩小范围；排序阶段则利用更丰富的多维度数据进行精细化筛选。在这个过程中，嵌入(Embedding)技术起着关键作用，它将高维数据映射到低维空间，降低计算复杂性。各种嵌入方法如LLE、LaplacianEigenmaps、DeepWalk、node2Vec和GCN等被用于不同类型的社交媒体平台。 本研究以淘宝2017年11月25日至12月3日的用户行为数据为基础，采用Keras深度学习框架，特别是其DNN模型，来处理用户ID、商品ID、行为类型和行为时间等隐藏特征。这些特征被转化为高密度低维向量，通过ReLU和Softmax激活函数生成推荐模型。研究假设了不同的行为类型对应不同的评分，例如购买行为的权重高于展示行为，以此构建评分逻辑。 在模型构建中，原始数据经过清洗并按2:8的比例划分为训练集和测试集。通过删除部分数据，模拟召回阶段的结果，然后利用Embedding方法处理用户ID、商品ID、行为类型和时间戳，将它们映射到神经网络的输入层。ReLU激活函数用于前5层，从1028位减少到32位，最后通过Softmax分类函数输出预测结果。在各隐藏特征层之间，某些连接的频率更高，权重反映了这种连接的强度。 推荐系统的性能评估指标包括A/B测试、精准率和响应时间等。Keras框架提供了多种算法和网络层，能够满足推荐系统开发的多样化需求。同时，通过引入新的算法和库，可以进一步优化和扩展推荐系统的功能。 总结来说，这篇研究探讨了如何利用多维度隐藏特征和深度学习技术来构建电商推荐系统的排名部分，以提高推荐的准确性和效率。通过实验验证，该方法能够生成预测误差率为0.21的推荐模型，对于提升电商推荐系统的性能具有实际意义。