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推薦系統與深度學習

為了解決k歌 app的問題，作者黃昕趙偉王本友 這樣論述：

本書的幾位作者都在大型互聯網公司從事與推薦系統相關的實踐與研究，通過這本書，把推薦系統工作經驗予以總結，以幫助想從事推薦系統的工作者或推薦系統愛好者。本書的內容設置由淺入深，從傳統的推薦演算法過渡到近年興起的深度學習技術。不管是初學者，還是有一定經驗的從業人員，相信都能從本書的不同章節中有所收穫。 區別于其他推薦演算法書籍，本書引入了已被實踐證明效果較好的深度學習推薦技術，包括Word2Vec、Wide & Deep、DeepFM、GAN 等技術應用，並給出了相關的實踐代碼；除了在演算法層面講解推薦系統的實現，還從工程層面詳細闡述推薦系統如何搭建。 黃昕 現任騰訊音樂集團高

級工程師，先後負責QQ音樂、全民K歌等App推薦算法開發及系統架構設計工作。   趙偉 德國達姆施塔特工業大學在讀博士生，研究方向包括自然語言處理和信息檢索。曾任騰訊知文實驗室研究員。   呂慧偉 現任騰訊科技有限公司高級工程師。中國科學院計算技術研究所計算機體系結構博士，MPICH核心開發者。   王本友 意大利帕多瓦大學博士生，歐盟瑪麗•居里研究員。曾作為主要成員，從零開始搭建了騰訊雲智能客服系統。   楊敏 現任中國科學院深圳先進技術研究院助理研究員，從事文本挖掘、自然語言處理、人工智能相關領域的研究與開發工作。曾任騰訊高級研究員。

第1章 什麼是推薦系統1 1.1 推薦系統的概念.1 1.1.1 推薦系統的基本概念1 1.1.2 深度學習與推薦系統4   第2章 深度神經網絡.7 2.1 什麼是深度學習.7 2.1.1 深度學習的三次興起7 2.1.2 深度學習的優勢9 2.2 神經網絡基礎11 2.2.1 神經元11 2.2.2 神經網絡.12 2.2.3 反向傳播.13 2.2.4 優化算法.14 2.3 卷積網絡基礎17 2.3.1 卷積層17 2.3.2 池化層19 2.3.3 常見的網絡結構19 2.4 循環網絡基礎21 2.4.1 時

序反向傳播算法22 2.4.2 長短時記憶網絡24 2.5 生成對抗基礎25 2.5.1 對抗博弈.26 2.5.2 理論推導.27 2.5.3 常見的生成對抗網絡29 2.5.4 推薦系統與深度學習   第3章 TensorFlow 平台31 3.1 什麼是TensorFlow 31 3.2 TensorFlow 安裝指南.33 3.2.1 Windows 環境安裝.33 3.2.2 Linux 環境安裝.34 3.3 TensorFlow 基礎.36 3.3.1 數據流圖.36 3.3.2 會話37 3.3.3 圖可視化.37

3.3.4 變量37 3.3.5 佔位符38 3.3.6 優化器38 3.3.7 一個簡單的例子38 3.4 其他深度學習平台39   第4章 推薦系統的基礎算法42 4.1 基於內容的推薦算法.42 4.1.1 基於內容的推薦算法基本流程42 4.1.2 基於內容推薦的特徵提取.45 4.2 基於協同的推薦算法.47 4.2.1 基於物品的協同算法49 4.2.2 基於用戶的協同算法57 4.2.3 基於用戶協同和基於物品協同的區別59 4.2.4 基於矩陣分解的推薦方法.61 4.2.5 基於稀疏自編碼的推薦方法.71

4.3 基於社交網絡的推薦算法80 4.3.1 基於用戶的推薦在社交網絡中的應用81 4.3.2 node2vec 技術在社交網絡推薦中的應用85 4.4 推薦系統的冷啟動問題94 4.4.1 如何解決推薦系統冷啟動問題94 4.4.2 深度學習技術在物品冷啟動上的應用101   第5章 混合推薦系統119 5.1 什麼是混合推薦系統.119 5.1.1 混合推薦系統的意義120 5.1.2 混合推薦系統的算法分類.122 5.2 推薦系統特徵處理方法125 5.2.1 特徵處理方法126 5.2.2 特徵選擇方法134 5.3 常見的預

測模型141 5.3.1 基於邏輯回歸的模型141 5.3.2 基於支持向量機的模型.144 5.3.3 基於梯度提升樹的模型.148 5.4 排序學習150 5.4.1 基於排序的指標來優化.150 5.4.2 L2R 算法的三種情形.152   第6章 基於深度學習的推薦模型156 6.1 基於DNN 的推薦算法156 6.2 基於DeepFM 的推薦算法163 6.3 基於矩陣分解和圖像特徵的推薦算法171 6.4 基於循環網絡的推薦算法.174 6.5 基於生成對抗網絡的推薦算法.176 6.5.1 IRGAN 的代碼實現.179

  第7章 推薦系統架構設計.183 7.1 推薦系統基本模型183 7.2 推薦系統常見架構185 7.2.1 基於離線訓練的推薦系統架構設計185 7.2.2 面向深度學習的推薦系統架構設計191 7.2.3 基於在線訓練的推薦系統架構設計194 7.2.4 面向內容的推薦系統架構設計197 7.3 推薦系統常用組件199 7.3.1 數據上報常用組件199 推薦系​​統與深度學習 7.3.2 離線存儲常用組件200 7.3.3 離線計算常用組件200 7.3.4 在線存儲常用組件201 7.3.5 模型服務常用組件201

7.3.6 實時計算常用組件201 7.4 推薦系統常見問題201 7.4.1 實時性.201 7.4.2 多樣性.202 7.4.3 曝光打擊和不良內容過濾.202 7.4.4 評估測試.202 後記.203   圖1.1 淘寶猜你喜歡欄目2 圖1.2 百度指數.4 圖1.3 歌曲詞嵌入模型空間向量.6 圖2.1 神經網絡的三次興起8 圖2.2 不同層數的神經網絡擬合分界面的能力.10 圖2.3 不同層數的神經網絡表示能力10 圖2.4 神經網絡的基本結構11 圖2.5 感知器算法12 圖2.6 三層全連接神經網絡13 圖2

.7 動量對比.16 圖2.8 卷積運算.18 圖2.9 池化層19 圖2.10 LeNet 卷積結構.20 圖2.11 Alex-Net 卷積結構20 圖2.12 RNN 21 圖2.13 LSTM 在t 時刻的內部結構24 圖2.14 GAN 網絡25 圖3.1 TensorFlow 安裝截圖34 圖3.2 TensorBoard 計算37 圖4.1 騰訊視頻APP 推薦頁面.44 圖4.2 截取自噹噹網.49 圖4.3 截取自QQ 音樂APP.49 圖4.4 用戶購買物品記錄50 圖4.5 同時被購買次數矩陣C 51 圖4.6

相似度計算結果1 52 圖4.7 相似度計算結果2 54 viii j 推薦系統與深度學習 圖4.8 相似度計算結果3 55 圖4.9 截取自噹噹網.57 圖4.10 物品的倒排索引57 圖4.11 用戶評分矩陣.63 圖4.12 Sigma 值64 圖4.13 NewData 值65 圖4.14 Mydata 值65 圖4.15 自編碼神經網絡模型72 圖4.16 稀疏自編碼第一個網絡.73 圖4.17 稀疏自編碼第二個網絡.74 圖4.18 稀疏自編碼第三個網絡.75 圖4.19 將三個網絡組合起來75 圖4.20 社交網絡關係圖

示例81 圖4.21 融入用戶關係和物品關係82 圖4.22 社交網絡關係圖示例86 圖4.23 社交網絡關係圖示例86 圖4.24 CBOW 和Skip-Gram 示例.88 圖4.25 Skip-Gram 網絡結構89 圖4.26 CBOW 網絡結構91 圖4.27 word analogy 示例93 圖4.28 某網站登錄頁面95 圖4.29 QQ 互聯開放註冊平台1 96 圖4.30 QQ 互聯開放註冊平台2 97 圖4.31 QQ 互聯應用管理頁面1 97 圖4.32 QQ 互聯應用管理頁面2 97 圖4.33 QQ 互聯QQ 登錄

功能獲取97 圖4.34 QQ 音樂APP 中的偏好選擇98 圖4.35 (a) 為每部電影被打分的分佈，(b) 為每個用戶打分的分佈100 圖4.36 (a) 為每部電影平均分分佈，(b) 為每個用戶平均分分佈.100 圖4.37 基於專家數據的CF 與基於用戶數據CF 比較.101 圖目錄j ix 圖4.38 音樂頻譜示例102 圖4.39 4 個流派的頻譜圖示例103 圖4.40 CNN 音頻分類結構.103 圖4.41 CNN LSTM 組合音頻分類模型.104 圖4.42 分類預測結果的混淆矩陣104 圖4.43 模型倒數第二層128 維向

量降維可視化104 圖4.44 微軟how-old.net 107 圖4.45 SCUT-FBP 數據集示例圖108 圖4.46 臉部截取後的數據集示例圖.108 圖4.47 CNN 層數過多，誤差反而較大113 圖4.48 殘差網絡的基本結構113 圖4.49 殘差網絡完整結構.114 圖5.1 NetFlix 的實時推薦系統的架構圖120 圖5.2 整體式混合推薦系統125 圖5.3 並行式混合推薦系統125 圖5.4 流水線式混合推薦系統.125 圖5.5 MDLP 特徵離散化130 圖5.6 ChiMerge 特徵離散化.131 圖5

.7 層次化時間按序列特徵.133 圖5.8 Learn to rank 的局限153 圖6.1 Wide & Deep 模型結構157 圖6.2 推薦系統的召回和排序兩個階段158 圖6.3 召回模型結構.159 圖6.4 序列信息160 圖6.5 排序模型結構.161 圖6.6 不同NN 的效果162 圖6.7 DeepFM 模型結構(網絡左邊為FM 層，右邊為DNN 層).164 圖6.8 FM 一階部分165 圖6.9 FM 二階部分166 圖6.10 FM/DNN/DeepFM 的比較171 x j 推薦系統與深度學習 圖6.11

電影靜止幀圖片舉例172 圖6.12 Alex-Net 卷積網絡.173 圖6.13 左圖：時間無關的推薦系統。右圖：時間相關的推薦系統174 圖6.14 基於循環神經網絡的推薦系統175 圖6.15 判別器177 圖6.16 生成器178 圖6.17 IRGAN 說明179 圖7.1 監督學習基本模型.184 圖7.2 基於離線訓練的推薦系統架構設計186 圖7.3 數據上報模塊.187 圖7.4 離線訓練模塊.187 圖7.5 推薦系統中的存儲分層.188 圖7.6 在線預測的幾個階段189 圖7.7 推薦系統通用性設計190 圖7.

8 面向深度學習的推薦系統架構設計191 圖7.9 利用深度學習進行特徵提取192 圖7.10 參數服務器架構193 圖7.11 基於在線訓練的推薦系統架構設計195 圖7.12 在線學習之實時特徵處理196 圖7.13 面向內容的推薦系統架構設計198 圖7.14 用於推薦的內容池.198 圖7.15 Apache Kafka 邏輯架構.200 表4.1 用戶A 和B 的評分矩陣.43 表4.2 電影內容特徵二進製表示45 表4.3 人臉魅力值打分不同模型的MAE 比較112 表4.4 人臉魅力值打分不同模型的MAE 比較117 表4.5 Ke

ras 預訓練好的圖像分類模型118

k歌 app進入發燒排行的影片

以整合型科技接受理論模型探討消費者使用語音社群平台的行為意圖

為了解決k歌 app的問題，作者蔡維展 這樣論述：

語音社群平台從廣義上來說，是泛指以聲音為核心媒介進行社交的網際網路社交形式。語音社交的主要形式包含線上語音直播（如音樂表演、溝通互動等）、語音交友（一對一聲音對話）、語音聊天室（如線上K歌房、語音群組會議等）。語音社交作為一種社交方式，垂直的或作為一項功能廣泛存在於網際網路文化娛樂生態圈之中。例如，線上K歌平台的「全民Party」、線上音樂及廣播平台的「Apple Podcasts」、線上交友軟體的「Goodnight」及垂直的「Clubhouse」App，等等。隨著科技資訊的快速發展以及智慧型行動裝置的大量普及，語音社交平台的服務可以進一步運用雲端與大數據分析，利用行動裝置與使用者產生直接

互動。人們只要在智慧型行動裝置上利用語音社交軟體就能進行與維持社交關係。因此，了解語音社交平台是否被消費者所採用的行為意圖是發展社群平台的前提。社交平台是軟體服務業，了解服務對象的行為意圖，提供貼近客戶需求的服務，才是決定社群平台未來趨勢的關鍵因素。本研究以Venkatesh et al.（2003）之整合型科技接受理論模型(UTAUT) 為研究架構，從「績效期望」、「付出期望」、「社會影響」、「便利條件」四構面，另再列入「知識分享」構面，來分析使用者使用語音社群平台的行為意圖之關係。以臺灣地區使用者為研究母體，研究抽樣對象為臺灣地區民眾。以線上問卷進行調查，共取得268份樣本，再採用研究架構

進行研究假說檢驗。 研究結果發現「績效期望」、「社會影響」、「便利條件」與「知識分享」構面會正向影響使用者對於使用語音社群平台的行為意圖，並且「知識分享」會受到年齡的調節作用影響。因此建議平台業者在設計語音社群平台服務時，可以在功能介面方面多多思量，以設計出更合乎使用者需求的產品為方針。

跟著樂齡優良教師學超實用APP：生活‧旅遊‧健康‧娛樂

為了解決k歌 app的問題，作者陳千里謝明原 這樣論述：

手機 / 平板 APP 百百款，哪些是樂齡族一定要學會的？ 　　「老師，我們最想學這些事！」由樂齡族需求集結而成，100% 滿足需要！ 　　本書作者榮獲【教育部樂齡教育優良教師獎】，透過一點一滴在教學現場的意見回饋，完成了這本涵蓋【生活、旅遊、健康、娛樂】各層面，最貼心的 APP 教學手冊。解說陌生名詞時會以大量與生活經驗的舉例幫助你理解，一聽就懂！ 　　「年輕人常在講的早安圖是什麼？怎麼製作的？」、「常看人結帳手機嗶一下就好，好方便啊～」這些日常周遭常見到的手機 / 平板使用情境，本書統統幫你整理好、帶你輕鬆學會，趕快隨著我們好好享受手機 / 平板帶來的便利生活吧！ 　　【多年授課經

驗 + 學員使用需求總彙集，最符合樂齡族需求】 　　‧網路購物我也會、用比價軟體買到最「俗」的產品 　　‧追劇、作伙 K 歌，生活不無聊 　　‧玩益智遊戲活化大腦、記憶不退化 　　‧早安圖製作、照片拚貼 　　‧藥物查詢、線上掛號、看診號碼查詢、FB/Line 訂閱健康資訊，健康呷百二 　　‧傳單上常可看到的 QR CODE 教你怎麼用 　　‧聽廣播、查詢便宜機票、出國用 Google 翻譯、自己做相片影片 MV 本書特色 　　●一堆 3C 專有名詞看得霧煞煞？找出與生活經驗的連結，讓你一聽就懂！ 　　●超大字體，超大圖解，閱讀輕鬆毫不費力，大大減輕眼睛的負擔。 　　●蘋果 iOS / 安卓

Android 手機‧平板都適用   作者簡介 陳千里（本名：陳怡瑄） 　　千里是我的日文名字，所以同學們都叫我千里老師。 　　■現任 　　屏東縣樂齡學習示範中心 手機與平板課程講師 　　高師大樂齡大學 手機與平板課程講師 　　■學歷/證照 　　高師大成人教育研究所 碩士畢業 　　樂齡講師專業培訓 126 小時 　　■經歷 　　房地產廣告文案、活動企劃、文字編輯、線上教材設計等領域轉了一圈，發現「編寫樂齡教材」是最終極的興趣。 　　■著作 　　給樂齡 iPad 初學者的第一本指南書 　　大字輕鬆讀，iPad 完全攻略 　　跟著樂齡優良教師學 Line‧FB 　　■獎項 　　

第三屆教育部樂齡奉獻獎 優良教師獎 　　E-Mail：[email protected] 　　FB 粉絲專頁：千里老師教學交流站 　　LINE ID：fufuchen6211 謝明原 　　■現任： 　　美和科技大學社工系 兼任講師 　　屏東縣南州鄉、里港鄉、麟洛鄉、長治鄉樂齡學習中心專任講師 　　■學歷 　　高雄師範大學成人教育研究所碩士 　　中正大學成人及繼續教育學系博士班研究生 　　■經歷 　　屏東縣樂齡學習示範中心主任 　　屏東縣老人文康活動中心總幹事 　　■著作 　　跟著樂齡優良教師學 Line‧FB   Part01 APP 應用基本操作 P

art02 便利好生活 Part03 備份照片、影片及重要資料, 不用怕不見 Part04 交通旅遊自在行 Part05 照片影片後製不求人 Part06 網路購物趣 Part07 影音娛樂生活不無聊 Part08 終身學習好開心 Part09 健康管理呷百二   作者序 報告我的學生老師們，終於又完成了一本書～ 　　寫一本書，真是一件奇妙的事。 　　一開始，只是因為第一次上課發教材，學生問我：「不能印彩色的嗎？黑白影印看不清楚啦！」無奈彩色影印一頁 8 元，沒有一個樂齡學習中心或長青學苑能夠負擔這樣的講義成本。 　　就這樣，決定出一本書，上課的教材就能整本彩色，還能在學生買的起

的價格內完成，一路走來，就出了好幾本。一方面督促自己，每一次編上課教材，都要有出書的水準，另一方面也培養敏銳度，紀錄學生的需求和問題，把上課遇到的狀況，都編進教材裡。 　　與其說我是他們的老師，換個角度，學生們才是我的老師。 　　這本書有好多單元，都是因為他們問我的問題而誕生的，比如「到底該如何下載早安圖？」「有沒有辦法知道藥物合不合法？」「到底藍牙是在做什麼的？」除此之外，還有許多說明的方式，也經過他們的檢查確認，才確定這些內容是他們需要的，例如拍攝全景照片、認識廣角鏡頭、使用地圖搜尋加油站/廁所位置、撲克牌遊戲…等。 　　也謝謝他們一邊上課一邊幫我校對各種細節問題，比如標示錯誤、這段

看不懂…。在屏東縣樂齡學習示範中心開課四年來，同樣的講義也不知道重編過多少次，例如一直改到要崩潰的「Google Map」，印象中至少重寫了 4-5 次吧，每一次寫完上課都覺得還有不足。 　　但，這就是擔任樂齡學習示範中心的老師的滿足，發現自己永遠都在進步，跟著時代不會脫節，新東西一出，就要為了學生立馬關注，就像前陣子剛出 iPhoneX，我們已經在上課討論過一輪。因為我的理念是，很多功能不一定要馬上用（例如行動支付），但至少要「知道」跟「講得出來」，因為這就是「跟上時代」，不是嗎？ 　　也希望這本書能提供給你實用的參考，教的內容很多，不一定要按照順序去學習，你可以挑選用得上的部分先使用，

其他的可以先瞭解，等待需求出現，再隨翻隨學，那時你馬上就學會了。因為，「成人學習」從來就是依據需求來學習的，不是嗎？當然你也可以為自己「創造需求」。讓我們一起在樂齡 3C 學習的路上努力吧！  

科技防疫時代下之個人資料保護-以接觸追溯APP為例

為了解決k歌 app的問題，作者楊智皓 這樣論述：

COVID-19疫情造成全球性之公衛危機，各國政府為防免疫情於社區大規模擴散而積極地匡列高曝險接觸者，然而，疫情擴散之速度遠高於追溯高曝險接觸者之速度，傳統流行病學之接觸追溯已難全面掌控，因此，國際上多轉而運用新型態科技進行接觸追溯以及後續防治疫情之工作，接觸追溯APP即為一例。誠然，接觸追溯APP對於查找高曝險接觸者，甚至是無症狀感染者，或能展現出其優越之功效，惟採用新型態科技進行疫情防治之法源依據與容許性、應用技術上所可能面臨之挑戰、相關個人資料保護之問題，以及現行有效之法規範秩序須如何因應與調整，實值深入思考並有其討論之空間。本文從新型態接觸追溯APP作為一項防治疫情措施出發，探討接觸

追溯APP對於法制規範層面所可能引發之個人資料保護爭議，聚焦於疫情防治與個人資料保護間之衡平，並援引EDPB與ICO針對接觸追溯APP所發布之一般性指引與指導方針，反思我國相關法規範不足以及有待修改之處，提出應儘速全面性地整理與盤點現行有效之相關法規範內容，衡酌新興科技與技術未來發展之可能性，將此等新興科技之概念納入法規範當中，進行完善之法制通盤規劃，以因應數位科技時代來臨之建議，並從「重思判定個人資料之範圍與模式」、「強化資料主體自主權利」、「強化資料保護影響評估與資料安全防控制度」以及「設置獨立專責監管機關」此四個思考面向出發，提出看法與改善方向。希冀能更周全地保障資料主體之各項權益。至於

接觸追溯APP基礎應用技術所可能造成實際應用上之挑戰，為避免探討主軸過於發散，因此僅概略地針對技術應用層面進行討論。