NCF：神经协同过滤的缩写

NCF（Neural Collaborative Filtering）是一种基于深度学习的推荐系统模型，主要用于解决传统协同过滤方法在处理稀疏数据和冷启动问题时的不足。它通过将用户和物品的交互信息建模为高维向量，并利用多层神经网络捕捉复杂的非线性关系，从而提高推荐的准确性和个性化程度。

在传统的协同过滤中，用户-物品的交互通常被表示为一个二值矩阵或评分矩阵，其中每个元素代表用户对某个物品的偏好程度。然而，这种表示方式忽略了用户和物品之间的潜在特征，导致推荐结果可能不够精准。而NCF通过引入嵌入层，将用户和物品映射到低维空间中的稠密向量，使得模型能够更好地理解用户和物品之间的复杂关系。

NCF的核心思想是结合多层感知机（MLP）与矩阵分解技术。首先，使用嵌入层将用户ID和物品ID转换为相应的密集向量；然后，将这两个向量拼接起来作为输入，送入MLP进行特征提取和组合；最后，通过sigmoid函数输出预测得分，表示用户对物品的兴趣程度。此外，为了进一步提升模型性能，还可以加入注意力机制、残差连接等改进措施。

近年来，随着深度学习技术的发展，NCF及其变种已经成为构建高效推荐系统的主流框架之一。例如，在电子商务领域，NCF可以用于商品推荐；在社交媒体平台，则可用于内容推送。总之，NCF以其强大的表达能力和灵活性，在实际应用中展现出了巨大潜力。