打造智能音乐推荐系统:基于深度学习的个性化音乐推荐实现
本文介绍了如何基于深度学习构建个性化的音乐推荐系统。首先,通过收集和预处理用户行为及音乐特征数据,确保数据质量。接着,设计了神经协同过滤模型(NCF),利用多层神经网络捕捉用户与音乐间的非线性关系。在模型训练阶段,采用二元交叉熵损失函数和Adam优化器,并通过批量加载、正负样本生成等技巧提升训练效率。最后,实现了个性化推荐策略,包括基于隐式偏好、混合推荐和探索机制,并通过AUC、Precision@K等指标验证了模型性能的显著提升。系统部署方面,使用缓存、API服务和实时反馈优化在线推荐效果。