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NCF是Neural Collaborative Filtering的簡(jiǎn)稱，它是一種基于深度學(xué)習(xí)的推薦系統(tǒng)，它能夠通過(guò)復(fù)雜的數(shù)據(jù)特征，使推薦系統(tǒng)更易于模擬真實(shí)用戶行為，并加強(qiáng)用戶體驗(yàn)。NCF的主要優(yōu)勢(shì)在于它能夠同時(shí)利用多種隱式反饋數(shù)據(jù)，包括基于項(xiàng)目的反饋（例如，瀏覽和評(píng)分）和基于用戶的反饋（例如，社交聯(lián)系），而且還能夠更好地捕捉數(shù)據(jù)之間的復(fù)雜關(guān)系。NCF在架構(gòu)上分為三個(gè)層級(jí)：嵌入層，經(jīng)典協(xié)同過(guò)濾層和多層感知器層。嵌入層將用戶和物品轉(zhuǎn)換為低維向量表示，從而可以更好地表示數(shù)據(jù)之間的余弦相似度；經(jīng)典協(xié)同過(guò)濾層利用這些嵌入來(lái)預(yù)測(cè)用戶對(duì)物品的評(píng)分；最后，多層感知器層則可以捕獲更復(fù)雜的物品關(guān)系，并融合相關(guān)隱式反饋數(shù)據(jù)，從而提供更好的推薦結(jié)果。 拓展知識(shí)：近年來(lái)，NCF已被廣泛應(yīng)用于推薦系統(tǒng)，比如電影推薦、音樂(lè)推薦、購(gòu)物推薦等。此外，由于NCF能夠很好地捕捉用戶和物品之間的復(fù)雜關(guān)系，因此也可以應(yīng)用于其他領(lǐng)域，比如醫(yī)學(xué)診斷、文本分類和視頻分類等。