深度神经网络（Deep Neural Network）用于协同过滤 Hierarchical Variational Autoencoders for Collaborative_卷积神经网络应用在协同过滤

作者：禅与计算机程序设计艺术

1.简介

协同过滤（Collaborative filtering）是推荐系统领域的一种常用技术。它通过对用户行为数据进行分析，预测用户可能感兴趣的商品或服务，并向其推荐。传统的协同过滤方法通常采用基于用户的矩阵分解或因子分解的方法，生成用户-物品评分矩阵，并根据这个评分矩阵进行推荐。然而，这些方法存在两个主要问题：一是难以捕获长尾的高频物品；二是难以适应新用户和冷启动。因此，近年来，深度学习在推荐系统方面的应用越来越广泛。一些研究人员提出了深度神经网络（Deep Neural Network）用于协同过滤，其中卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）和循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）被广泛使用。另一些研究人员则着力于利用变分自编码器（Variational Autoencoder，VAE）对用户-物品评分矩阵进行建模。相比之下，VAE模型可以有效地捕获长尾效应，且能较好地适应新用户和冷启动。本文即将提出的Hierarchical VAE模型（H-VAE）是在VAE基础上引入了层次结构的模型。该模型能够自动捕获不同级别的因素，从而克服VAE在高维度数据的缺陷。

2.基本概念

2.1 概念

协同过滤（Collaborative Filtering）指的是基于用户-物品交互的数据挖掘技术，用于推荐系统中。它通过分析用户行为数据（例如点击、购买等），预测用户可能感兴趣的物品（