MLP多层感知机

在推荐系统中，MLP（Multi-Layer Perceptron，多层感知机）是一种常用的神经网络模型，用于捕捉用户和物品之间的复杂非线性关系，从而生成高质量的推荐结果。以下是 MLP 在推荐系统中的应用及其优势。

MLP 在推荐系统中的作用

1. 用户和物品特征的表示：

   • MLP 能够将用户和物品的特征嵌入到低维向量空间中，并通过多层网络的非线性变换，学习到用户和物品之间的复杂交互关系。

2. 特征交互的非线性建模：

   • 相较于传统的矩阵分解方法，MLP 可以更好地捕捉到高阶的特征交互和非线性关系，提升推荐的准确性和个性化程度。

3. 多种输入的处理：

   • MLP 可以处理多种类型的输入数据，包括用户和物品的静态特征（如用户年龄、性别，物品类别、价格）以及动态行为特征（如浏览历史、点击行为）。

MLP 的结构

MLP 的基本结构包括输入层、多个隐藏层和输出层：

1. 输入层：

   • 接受用户和物品的特征向量。这些向量可以通过嵌入层（embedding layer）将离散的特征转换为连续的低维表示。

2. 隐藏层：

   • 多个隐藏层通过全连接层&#