Keras深度學習實戰（31）——構建電影推薦系統

• • 0. 前言
  • 1. 模型與數據集分析
  • • 1.1 數據集分析
    • 1.2 模型分析
  • 2. 電影推薦系統
  • • 2.1 基于 LSTM 實現電影推薦系統
    • 2.2 考慮用戶歷史記錄
  • 小結
  • 系列鏈接

0. 前言

推薦系統在用戶發現中起主要作用。假設，我們具有數千種不同的產品，每種產品還存在不同的規格、樣式等。在這種情況下，對用戶進行有關產品的精準推薦將成為增加銷量的關鍵。在本節中，我們將以電影推薦系統為例介紹推薦系統模型構建的方法，從而為用戶推薦其真正感興趣的產品。

1. 模型與數據集分析

在本節中，我們將學習如何根據用戶對電影的評分數據庫構建電影推薦系統，任務目的是最大限度地提高所推薦電影對用戶的相關性。在定義目標時，我們還應該考慮推薦的電影雖然相關，但用戶可能并不會立即觀看。同時，我們還應該確保所有的推薦并不都是關于同一種類型的，這對于推薦系統至關重要，例如，在零售環境中，我們并不希望一直向用戶推薦不同規格的同

總結

以上是生活随笔為你收集整理的Keras深度学习实战（31）——构建电影推荐系统的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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