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推薦系統與深度學習

為了解決windows 10 app推薦的問題，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

windows 10 app推薦進入發燒排行的影片

在線約會APP中UTAUT2理論的合適性：Z世代與千禧一代的比較

為了解決windows 10 app推薦的問題，作者胡米雪 這樣論述：

此研究通過適應6個構成要素和2個調整者,驗證在線約會應用程式脈絡中的UTAUT2理論。 由於在線約會應用程式持續快速增長,在此前沒有研究將UTAUT2引入在線約會應用程序的脈絡,以Z一代和千禧一代爲基礎比較用戶,因此爲了幫助應用程式提供者和開發者改善現狀,有必要對用戶接受和參與進行更深入的理解以利於提升應用程式的服務品質。 此次研究是利用SmartPLS收集、分析數據，共有395人參加。 此次研究結果表明,習慣和享樂動機是影響Z一代和千禧一代在線約會應用程式的接受和參與的因素。 性別和經驗作為調節變數時並沒有對Z一代使用在線約會應用程式的意圖產生影響。 然而,根據我們的研究結果顯示,當性別為

調節變數時對業績預期性和行爲意圖之間的關係產生了相當大的影響。 而當經驗為調節變數對於努力期望值與行爲意圖之間的關係也具有重要意義。 最後，這項研究爲在線約會應用程式提供商或開發商提供了理論貢獻和啓示。

MAC超密技!省時省力的APPLE工作術

為了解決windows 10 app推薦的問題，作者蘋果仁編輯群 這樣論述：

　　・超過10萬粉絲蘋果愛好者網站蘋果仁編輯群傳授精選MAC效率工作術 　　・還在猶豫不會使用MAC？WIN使用者轉換Mac無痛學習法！ 　　・從頭開始，教你用「最蘋果的方式」思考和整理，省紙省心又省腦 　　・老手和新手都會驚呼：哇，Mac裡面有這麼多高效技巧，我都不知道！ 　　・輕鬆掌握行事曆進度、郵件管理、檔案搜尋、必備的軟體、各種人性或效率的快捷鍵，原來蘋果早就幫你想好！ 　　專業蘋果教學網站，精選超過90個果粉最想知道的Mac工作法 　　不管你是MAC的新手或是老手，蘋果電腦中藏了許多方便的密技，是我們從來沒發現或是不常使用到的，白天使用WIN系統，晚上使用MAC

，經營超過三個蘋果玩家粉絲團和專業網站的蘋果仁站長，首度精選讓效率突飛猛進的Mac工作術，從檔案管理到各種桌面程式切換，從iCloud到Automater，從照片修圖到PDF編輯，讓你的APPLE電腦不只輕巧美觀，更能讓工作效率加倍！ 　　變身 Mac 達人的操作密技！ 　　・設定智慧型資料夾，自動抓出肥大檔案 　　・備忘錄不只備忘，還能整理檔案 　　・善用Handoff，無縫接軌各個裝置 　　・文件簽名、標記、key字，內建軟體就能做到 　　・不用PS，也能修圖、去背 　　・製作機器人，幫你處理繁雜作業 　　・自己設定最順手的快捷鍵和手勢操作 　　・Mac實用App推薦，大幅提高工作效率

運用人工蜂群演算法於物聯網中優化節能封包路由之研究-以軟體定義網路為實驗案例

為了解決windows 10 app推薦的問題，作者陳佳妤 這樣論述：

物聯網(Internet of Thing，IoT)可以提供人們日常生活中許多便捷的服務，而無線感測器網路(Wireless Sensor Network，WSN)是物聯網發展的關鍵技術之一，但是無線感測器具有一些限制和挑戰，例如有限的電力、計算能力、儲存空間以及網路頻寬，尤其是有限的電力，無論是感測環境透過無線電訊號彼此之間進行通信和共享資料皆會造成電力的消耗，加上一般無線感測器常被安裝在人們無法到達的區域進行環境監測，若無線感測器能量耗盡是無法對其提供電力支援，只能遺棄這些感測器卻會導致環境災害，因此要如何找到一種方法能根據網路中每個感測器的狀態進行更靈活、更快速的程序來延長無線感測器網

路的壽命成為一個重要的問題。而軟體定義網路(Software-Defined Network，SDN)將控制功能與硬體設備分開，使硬體設備僅具有封包轉發的功能，透過控制軟體根據網路狀態動態控制網路和資料封包的傳輸狀態和應用程序要求，為了提供靈活性和適應性，軟體定義網路需要一種動態方法來解決和優化路由規劃的問題。本研究提出基於多準則之人工蜂群演算法 (Multiple-criteria Artificial Bee Colony，MABC)來優化無線感測器網路中能耗的問題，該方法中首先使用人工蜂群演算法(Artificial Bee Colony，ABC)尋找網路中數個感測器節點作為群頭組合，其

中將根據當前網路中節點狀態動態選擇不同數量的節點，選擇群頭的目的是先為網路中的感測器節點進行分群，如此其他節點成員將封包傳遞給隸屬的群頭即可，接著再為群頭們尋找最佳的節能封包傳輸路徑至IoT基台，其中透過多準則決策分析方法評估路徑中多個屬性包括剩餘能量、能量消耗、路徑距離、跳躍數以及頻率做出決策評分來幫助演算法能找到更佳的解，本研究於實驗中架設以軟體定義網路為架構的無線感測器網路，基礎架構層中感測器節點無需自行計算封包傳輸路徑而是由軟體控制層進行運算，因此於網路運作中隨時將所有感測節點的資訊儲存於資料庫中，接著依據節點們的資訊執行MABC演算法計算出的最佳的節能封包傳輸路徑並通知網路中各節點，

本研究進行兩種實驗模式來評估方法的可行性，其一透過單次運算群頭們最佳封包傳輸路徑比較基本的人工蜂群演算法與粒子群演算法、貪婪演算法於第一個節點能耗耗盡時網路運作回合數與平均能耗來分析方法的優劣，其二為根據網路中的狀態進行動態的最佳封包傳輸路由運算，比較基本人工蜂群演算法、動態群頭模式之人工蜂群演算法、MABC與動態群頭模式之MABC的四種方法並以三種準則網路壽命週期、平均能耗與存活節點進行評估。從實驗結果中可以證實本研究所提出的MABC方法可較基本的人工蜂群演算法提供較為節能的封包傳遞路徑並且能使無線感測器網路較慢才死亡，也證實透過多準則分析對候選路徑多方面的評估是能為演算法提供更佳的運算方向

，在實驗過程中也發現加上動態群頭策略可以更延長節點們的使用壽命，而本研究的貢獻為運用群體智慧演算法於無線感測器網路的路由運算，並提出能運用於無線感測器網路中基於多準則的人工蜂群演算法來改善演算法快速收斂的問題，以及將軟體定義網路結合無線感測器網路實驗，透過軟體定義網路的特性動態調整網路中路由策略，最後使用NS3網路模擬器模擬無線感測器網路的節點封包的運作。本研究遇到的挑戰為雖然於實驗中可以證實所提出的方法可以用更節能方式進行封包傳輸與延長網路壽命，但對於網路中封包延遲與遞送率並沒有討論到，以及對於網路大小與IoT基地台放置的位置差異是否會影響到結果，因此未來可以再做進一步的探究，或是將多準則決

策分析結合其他演算法並針對無線網路中的其他特性對路徑進行更多方面的評估。