深度学习在推荐系统的应用31页PPT
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推荐系统技术ppt课件
S(u, K): 包含和用户u兴趣最接近的K个用户 N(i): 对物品i有过行为的用户集合 Wuv: 用户u和v的兴趣相似度 Rvi: 代表用户v对物品i的兴趣
学习交流PPT
21
基本原理
利用用户行为数据
• 基于图的推荐算法
•二分图又称作二部图，是图论中的一种特殊模型。 •设G=(V,E)是一个无向图，如果顶点V可分割为两个互不相交的子集(A,B)，并且图中 的每条边（i，j）所关联的两个顶点i和j分别属于这两个不同的顶点集(i in A,j in B)，则 称图G为一个二分图。用户行为很容易用二分图表示，因此很多图的算法都可以用到 推荐系统中。
Recommendation Generation：通过比较上一步得到的用户profile与 候选item的特征，为此用户推荐一组相关性最大的item。
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27
算法介绍 基于内容的推荐算法（Content-based Recommendations）
CONTENT ANALYZER ----- Item Representation
算法模型介绍
根据用户过去喜欢的产品（ item），为用户推荐和他过去喜欢的产品相似的产品。例如， 一个推荐饭店的系统可以依据某个用户之前喜欢很多的烤肉店而为他推荐烤肉店
主要包括如下三个步骤
Item Representation：为每个item抽取出一些特征,用来表示此item；
Profile Learning：利用一个用户过去喜欢（及不喜欢）的item的特征数 据，来学习出此用户的喜好特征（profile）；
netnews Recommendation System
•Item-based •Matrix Factorization •Other non-CF algorithms •Hybrid Methods
深度学习介绍ppt课件
28
3.1 卷积神经网络（CNN）
全连接层：连接所有的特征，将输出值送给分类器（如softmax分类器）， 最终得出识别结果。
29
3.2 常见网络模型
LeNet
30
3.2 常见网络模型
AlexNet
31
3.2 常见网络模型
VGG16
32
3.2 常见网络模型
GoogleNet （InceptionV4）
要了解，它有以下几个影响： 1 如何能更好的求解目标函数的极值！——高等数学中求解函数极值的知识！ 可微，单调！ 2 如何提升训练效率，让梯度的优化方法更稳定； 3 权值的初始值，不影响训练结果！
17
3.1 卷积神经网络（CNN）
卷积神经网络（Convolutional Neural Networks / CNNs / ConvNets）与 普通神经网络非常相似，它们都由具有可学习的权重和偏置常量(biases)的神 经元组成。每个神经元都接收一些输入，并做一些点积计算，输出是每个分 类的分数，普通神经网络里的一些计算技巧到这里依旧适用。
全连接层（ Fully-Connected layer）, 把所有局部特征结合变成全局特征， 用来计算最后每一类的得分。
22
3.1 卷积神经网络（CNN）
23
3.1 卷积神经网络（CNN）
在图像处理中，往往把图像表示为像素的向量，比如一个1000×1000的图像， 可以表示为一个1000000的向量。在上一节中提到的神经网络中，如果隐含 层数目与输入层一样，即也是1000000时，那么输入层到隐含层的参数数据 为1000000×1000000=10^12，这样就太多了，基本没法训练。所以图像 处理要想练成神经网络大法，必先减少参数加快速度。就跟辟邪剑谱似的， 普通人练得很挫，一旦自宫后内力变强剑法变快，就变的很牛了。
3.1 卷积神经网络（CNN）
全连接层：连接所有的特征，将输出值送给分类器（如softmax分类器）， 最终得出识别结果。
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3.2 常见网络模型
LeNet
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3.2 常见网络模型
AlexNet
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3.2 常见网络模型
VGG16
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3.2 常见网络模型
GoogleNet （InceptionV4）
要了解，它有以下几个影响： 1 如何能更好的求解目标函数的极值！——高等数学中求解函数极值的知识！ 可微，单调！ 2 如何提升训练效率，让梯度的优化方法更稳定； 3 权值的初始值，不影响训练结果！
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3.1 卷积神经网络（CNN）
卷积神经网络（Convolutional Neural Networks / CNNs / ConvNets）与 普通神经网络非常相似，它们都由具有可学习的权重和偏置常量(biases)的神 经元组成。每个神经元都接收一些输入，并做一些点积计算，输出是每个分 类的分数，普通神经网络里的一些计算技巧到这里依旧适用。
全连接层（ Fully-Connected layer）, 把所有局部特征结合变成全局特征， 用来计算最后每一类的得分。
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3.1 卷积神经网络（CNN）
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3.1 卷积神经网络（CNN）
在图像处理中，往往把图像表示为像素的向量，比如一个1000×1000的图像， 可以表示为一个1000000的向量。在上一节中提到的神经网络中，如果隐含 层数目与输入层一样，即也是1000000时，那么输入层到隐含层的参数数据 为1000000×1000000=10^12，这样就太多了，基本没法训练。所以图像 处理要想练成神经网络大法，必先减少参数加快速度。就跟辟邪剑谱似的， 普通人练得很挫，一旦自宫后内力变强剑法变快，就变的很牛了。
深度学习技术介绍PPT课件
根据Marr(1982)年理论，理解一个信息处理系统，具有三个被称为分析层面的内容： 计算理论(computational theory)对应计算目标和任务的抽象定义。 表示和算法(representation and algorithm)是关于输人和输出如何表示和从输入到输
出变换的算法说明。 硬件实现(hardware implementation)是系统的实物物理实现。
29
29
M40 GPU加速特性
30
GPU与CPU连接
通过PCIe与CPU连接, 最大理论带宽8GB/s(gen2.0)、16GB/s(gen3.0) CPU称为主机(host), 显卡(GPU)称为设备(device)
31
31
最优连接数量：4
32
32
目前的GPU使用方案
33
33
CPU困境
34
机器学习还可以进行压缩(compression)。用规则拟合数据，我们能得到比数据更简 单的解释，需要的存储空间更少，处理所需要的计算更少，例如，一旦你掌握了加法 规则，你就不必记忆每对可能数字的和是多少。
机器学习的另一种用途是离群点检测(outlier detection)，即发现那些不遵守规则的 例外实例。在这种情况下，学习规则之后，我们感兴趣的不是规则，而是规则未能覆 盖的例外，他们可能暗示出我们需要注意的异常，如诈骗等。
具体应用-人脸识别
对于人脸识别(face recognition)。输入是人脸 图像，类是需要识别的人，并且学习程序应当 学习人脸图像与身份之间的关联性。人脸会有 更多的类，输入图像也更大一些，并且人脸是 三维的，不同的姿势和光线等都会导致图像的 显著变化。另外，对于特定人脸的输人也会出 现问题，比如说眼镜可能会把眼睛和眉毛遮住 ，胡子可能会把下巴盖住等。
出变换的算法说明。 硬件实现(hardware implementation)是系统的实物物理实现。
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M40 GPU加速特性
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GPU与CPU连接
通过PCIe与CPU连接, 最大理论带宽8GB/s(gen2.0)、16GB/s(gen3.0) CPU称为主机(host), 显卡(GPU)称为设备(device)
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最优连接数量：4
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目前的GPU使用方案
33
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CPU困境
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机器学习还可以进行压缩(compression)。用规则拟合数据，我们能得到比数据更简 单的解释，需要的存储空间更少，处理所需要的计算更少，例如，一旦你掌握了加法 规则，你就不必记忆每对可能数字的和是多少。
机器学习的另一种用途是离群点检测(outlier detection)，即发现那些不遵守规则的 例外实例。在这种情况下，学习规则之后，我们感兴趣的不是规则，而是规则未能覆 盖的例外，他们可能暗示出我们需要注意的异常，如诈骗等。
具体应用-人脸识别
对于人脸识别(face recognition)。输入是人脸 图像，类是需要识别的人，并且学习程序应当 学习人脸图像与身份之间的关联性。人脸会有 更多的类，输入图像也更大一些，并且人脸是 三维的，不同的姿势和光线等都会导致图像的 显著变化。另外，对于特定人脸的输人也会出 现问题，比如说眼镜可能会把眼睛和眉毛遮住 ，胡子可能会把下巴盖住等。
推荐系统 ppt课件
PPT课件
推荐系统的任务
➢ 联系用户和信息（物品）
帮助用户发现对自己有价值的信息 让信息能够展现在对它感兴趣的用户面前
图2 推荐系统的基本任务是联系用户和物品，解决信息过载的问题
PPT课件
推荐系统是如何工作的
➢ 以看电影为例
向朋友咨询。这种方式在推荐系统中称为社会化推荐，即让好 友给自己推荐物品。
错论文。 3.推荐的论文和我的研究兴趣是相关的，但我并不喜欢。 4.不知道为什么会推荐这些论文，它们和我的兴趣丝毫
没有关系。
PPT课件
➢ 在线系统中，用户满意度主要通过一些对用户行为的 统计得到
电子商务网站中，用户如果购买了推荐的商品，就表示他们在 一定程度上满意，可以利用购买率度量用户的满意度
PPT课件
PPT课件
个性化推荐系统的应用
➢ 在网站中的主要作用是通过分析大量用户行为日志，给不 同用户提供不同的个性化页面展示，来提高网站的点击率 和转化率。
➢ 所有的推荐系统应用都是由前台的展示页面(UI)、后台的 日志系统(数据)以及推荐算法系统（算法）3部分构成的。
➢ 应用领域
电子商务（亚马逊） 电影和视频网站（Netflix） 个性化音乐网络电台 社交网络（Facebook） 个性化阅读（Google Reader） 基于位置的服务 个性化邮件和广告
PPT课件
➢ 用户的兴趣和需求会随着时间和情景发生变化，用户 建模时要考虑到用户长期兴趣偏好和短期兴趣偏好， 还要考虑兴趣的变化，目前很多研究关注了用户的长 期兴趣，建立了静态模型，用户兴趣更新的动态模型 也受到了很多关注，短期兴趣的关注还比较少
➢ 建模的对象有单用户建模和群组建模之分
单用户建模针对单个用户进行建模，比如基于内容的推荐 群组建模是针对群体用户进行建模，比如协同推荐
《推荐系统技术》PPT课件
1
推荐系统
a
作者：苗原 联系方式：xhmiaoyuan@
目标
• 推荐系统的意义 • 基于内容推荐 • 协同过滤推荐 • 频繁模式挖掘 • 标签系统 • 推荐结果评价
2
a
3
a
推荐系统的意义
• 随着信息技术的迅速发展和信息内容的日益增长， “信息过载”问题愈来愈严重，愈发带来很大的 信息负担。
查找所有的规则 A=>C 具有最小支持度和 可信度 支持度 , s , 一次交易中包含 {A 、 C} 的可能性 置信度 , c, 包含 {A} 的交易中也包含 C 的条件概率
频繁模式挖掘
24
a
rule A=>C :
• support = support({ A } { C }) = 50% • confidence = support({ A } { C })/support({ A }) = 66.7%
关联规则的置信度
如果交易数据库D中，包含A的交易中有c(%) 的交易同时也包含B，称规则的置信度为c。 （条件概率） Confidence (A =>B)=P(B|A) =support({A} => {B})/support({A}) （注：这里的U是指在交易中同时出现{A}和{B}）
23
a
频繁模式挖掘
a
28
a
标签系统
• 表明物品是什么 比如是一只鸟，就会有“鸟”这个词的标签 • 表明物品的种类 比如在Delicious的书签中，表示一个网页类别
的标签包括 article（文章）、blog（博客）、 book（图书）等。 • 表明谁拥有物品 比如很多博客的标签中会包括博客的作者等信
息。 • 表达用户的观点 比如用户认为网页很有趣，就会打上标签
推荐系统
a
作者：苗原 联系方式：xhmiaoyuan@
目标
• 推荐系统的意义 • 基于内容推荐 • 协同过滤推荐 • 频繁模式挖掘 • 标签系统 • 推荐结果评价
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a
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a
推荐系统的意义
• 随着信息技术的迅速发展和信息内容的日益增长， “信息过载”问题愈来愈严重，愈发带来很大的 信息负担。
查找所有的规则 A=>C 具有最小支持度和 可信度 支持度 , s , 一次交易中包含 {A 、 C} 的可能性 置信度 , c, 包含 {A} 的交易中也包含 C 的条件概率
频繁模式挖掘
24
a
rule A=>C :
• support = support({ A } { C }) = 50% • confidence = support({ A } { C })/support({ A }) = 66.7%
关联规则的置信度
如果交易数据库D中，包含A的交易中有c(%) 的交易同时也包含B，称规则的置信度为c。 （条件概率） Confidence (A =>B)=P(B|A) =support({A} => {B})/support({A}) （注：这里的U是指在交易中同时出现{A}和{B}）
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a
频繁模式挖掘
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a
标签系统
• 表明物品是什么 比如是一只鸟，就会有“鸟”这个词的标签 • 表明物品的种类 比如在Delicious的书签中，表示一个网页类别
的标签包括 article（文章）、blog（博客）、 book（图书）等。 • 表明谁拥有物品 比如很多博客的标签中会包括博客的作者等信
息。 • 表达用户的观点 比如用户认为网页很有趣，就会打上标签
深度学习ppt课件
详细描述
目前深度学习在可解释性、过拟合、模型泛化等方面仍存在一些问题，未来将有更多研究关注这些领域，以推动 深度学习的理论发展。
更广泛的应用领域
总结词
随着深度学习技术的不断成熟，未来将有更多领域应用深度学习技术，实现智能 化升级。
详细描述
目前深度学习已经在语音识别、图像处理、自然语言处理等领域取得了显著成果 ，未来还将拓展到医疗、金融、工业等领域，为各行业带来智能化变革。
。
反向传播算法
反向传播算法是训练神经网络的关键步骤，它通过计算输出层与真实值之间的误差 来逐层反向传播误差。
在反向传播过程中，根据梯度下降算法更新每一层的权重参数，以逐渐减小误差。
反向传播算法通过不断地迭代更新权重，使得神经网络的预测结果逐渐接近真实值 。
卷积神经网络
01
卷积神经网络（CNN）是专门针对图像处理而设计 的神经网络结构。
游戏策略优化
利用深度学习技术，可以优化游戏策略，提 高游戏胜率。
角色行为模拟
通过深度学习，AI可以模拟角色的行为和决 策，使游戏更加真实和有趣。
游戏推荐系统
基于深度学习的推荐系统可以根据玩家的喜 好和行为，推荐合适的游戏。
推荐系统
个性化推荐
利用深度学习技术，可以实现对用户 进行个性化推荐，提高用户满意度和 忠诚度。
集成学习
将多个模型的预测结果组合起来，提高模型 的泛化能力。
Dropout
在训练过程中随机丢弃一部分神经元，以增 加模型的泛化能力。
计算资源问题
分布式计算
利用多台计算机或GPU进行并行计算， 加速训练过程。
硬件优化
优化GPU等硬件设备，提高计算效率 。
模型压缩
通过剪枝、量化等方式减小模型大小 ，降低计算复杂度。
《深度学习之》课件
Part Five
深度学习的未来展 望
深度学习的发展趋势
深度学习技术将更 加成熟，应用领域 更加广泛
深度学习技术将与 其他技术相结合， 如大数据、云计算 等
深度学习技术将更 加注重实际应用， 如医疗、金融、教 育等领域
深度学习技术将更 加注重安全性和隐 私保护，如数据加 密、隐私保护等技 术
深度学习与其他技术的融合
动画效果：适当添加动画效果，如淡入淡出、缩放等，以增强视觉效果
PPT课件的动画与交互设计
动画效果：使用动画效果可以使PPT课件更加生动有趣，吸引观众的注意力
交互设计：交互设计可以增加PPT课件的互动性，让观众更加深入地参与到学习中
动画与交互设计的结合：将动画效果和交互设计相结合，可以使PPT课件更加生动有 趣，增加观众的参与度 动画与交互设计的注意事项：在使用动画效果和交互设计时，要注意不要过度使用， 以免影响观众的注意力和参与度
生成对抗网络（GAN）是一种深度学习技术，由两个子网络组成：生成器和判别器。
生成器负责生成假数据，判别器负责判断数据是真是假。
GAN通过两个子网络的对抗训练，不断提高生成器的生成能力，最终生成与真实数据非 常接近的假数据。
GAN在图像生成、数据增强、图像翻译等领域有广泛应用。
深度强化学习
概念：一种结合了深度学习和强化学习的技术 特点：能够处理高维、复杂的数据，同时具备学习能力和决策能力 应用场景：自动驾驶、游戏AI、机器人控制等领域 技术挑战：需要大量的数据和计算资源，以及复杂的算法设计
PPT课件的内容组织与布局设计
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
内容组织：根据深度学习的主题， 将内容分为不同的章节，如“深 度学习概述”、“深度学习方 法”、“深度学习应用”等。
深度学习ppt
Convolutional Neural Networks(CNN)
Convolutional Neural Networks(CNN)
卷积神经网络是人工神经网络的一种，已成为当前语音分析和图像识别领 域的研究热点。它的权值共享网络结构使之更类似于生物神经网络，降低了网 络模型的复杂度，减少了权值的数量。该优点在网络的输入是多维图像时表现 的更为明显，使图像可以直接作为网络的输入，避免了传统识别算法中复杂的 特征提取和数据重建过程。卷积网络是为识别二维形状而特殊设计的一个多层 感知器，这种网络结构对平移、比例缩放、倾斜或者共他形式的变形具有高度 不变性。
挑战性：
尽管我们可以从实验中的范例得知P300的预期响应在什么 时候，但是P300的响应取决于被试者。
实际上，即使一个P300响应可以被预测为在一个特定的时 间点，但是被试者很可能不会在像人工产品一样在正确的 时刻产生P300响应。
输入正则化
原始信号：由电极采集的EEG信号
输入数据正则化：
3.我们很容易得到C3层的大小为10x10，不过，C3层有16个10x10网络! 我们只 需要按照一定的规则来组合S2的特征图。具体的组合规则在 LeNet-5 系统中给 出了下面的表格：
4. S4 层是在C3层基础上进行下采样，前面已述。在后面的层中每一层节 点个数比较少，都是全连接层，这里不再赘述。
深度学习的训练过程
自下而上的非监督学习：从底层开始，一层一层的往 顶层训练，分别得到各层参数。
采用无标签数据分层训练各层参数（可以看作是特征学习 的过程）。
自上而下的监督学习
基于第一步的得到的各层参数进一步调整整个多层模型的 参数，这一步是一个有监督的训练过程。
深度学习的几种常用模型
检索匹配：深度学习在搜索、广告、推荐系统中的应用
附录
作者介绍
这是《检索匹配：深度学习在搜索、广告、推荐系统中的应用》的读书笔记模板，暂无该书作者的介绍。
精彩摘录
这是《检索匹配：深度学习在搜索、广告、推荐系统中的应用》的读书笔记模板，可以替换为自己的精彩内 容摘录。
谢谢观看
9.1 DSSM模型 9.2 DSSM实现 9.3线上预测 9.4 ANN检索 9.5训练效果 9.6模型优化 9.7小结
第10章计算 机系统
第11章分布 式机器学习 设计与实现
10.1单机系统 10.2分布式系统 10.3分布式系统示例 10.4分布式编程示例 10.5小结
11.1机器学习应用系统设计 11.2分布式机器学习设计 11.3常用的分布式学习框架 11.4 PS Lite介绍 11.5分布验。
目录分析
第1章深度学 习时代
第2章深度学 习简介
1.1深度学习的飞速发展 1.2深度学习在互联网的应用 1.3深度学习模型分类 1.4模型服务中台 1.5分布式机器学习 1.6深度学习软件框架 1.7小结
2.1生物神经网络 2.2人工神经网络 2.3业务问题建模 2.4 DNN的拟合能力 2.5 DNN的学习方式 2.6 CNN与RNN 2.7小结
6.1模型评估 6.2模型训练 6.3模型预测 6.4训练效果示例 6.5模型优化 6.6 GPU应用 6.7小结
第8章检索算法演 进
第7章检索算法理 论
第9章 DSSM理论与 实现
7.1检索算法抽象 7.2有表示匹配 7.3无表示匹配 7.4内容理解 7.5用户理解 7.6小结
8.1前深度学习时代 8.2深度学习时代 8.3小结
第3章标签拼接 第4章特征处理
第5章模型构建
第6章模型训练与预 测
深度学习在推荐系统中的应用
深度学习，尤其是卷积神经网络（CNN）和长短期记忆网络（LSTM）等模型，在推荐系统中得到了广泛的应用。
深度学习通过学习数据的高层次抽象特征，能够显著提高推荐系统的性能。
本文将探讨深度学习在推荐系统中的应用以及其背后的原理。
一、深度学习的应用1. 内容推荐：基于用户历史行为数据，深度学习模型可以学习到物品或内容的特征，并根据这些特征进行推荐。
例如，一个基于内容的推荐系统可能会根据用户的历史电影观看记录，推荐相似的电影。
2. 协同过滤：传统的协同过滤依赖于用户之间的相似性来推荐物品。
深度学习模型，如CNN 和LSTM，可以捕捉用户行为数据中的复杂模式，提高协同过滤的准确性。
二、原理分析深度学习在推荐系统中的应用主要是通过学习数据的高层次抽象特征来实现的。
具体来说，深度学习模型可以从大量数据中提取有用的特征，这些特征可以很好地描述用户和物品的属性，从而更准确地预测用户的行为。
此外，深度学习模型还具有很强的适应性，可以处理不同类型的数据和复杂的用户行为模式。
三、案例研究以基于LSTM的推荐系统为例，该系统可以通过分析用户历史行为数据中的时间序列信息，预测用户未来的行为。
例如，系统可能会根据用户过去的购买记录，预测用户在未来的一段时间内的购买意愿，并据此进行推荐。
四、深度学习的优势1. 更高的准确性：深度学习模型可以从大量数据中提取有用的特征，从而提高推荐的准确性。
2. 适应性更强：深度学习模型可以处理不同类型的数据和复杂的用户行为模式，提高了推荐的泛化能力。
3. 可扩展性：随着数据量的增加，深度学习模型能够更好地处理大规模数据，提高了系统的可扩展性。
五、未来发展随着技术的进步，深度学习在推荐系统中的应用将更加广泛。
未来的研究可能会关注如何利用更复杂的深度学习模型（如自编码器、Transformer等）来处理时间序列数据和空间分布数据，进一步提高推荐的准确性。
同时，我们也将看到更多的研究关注于如何利用深度学习模型来提高推荐系统的个性化、精准性和实时性。