深度学习入门：一篇概述深度学习的文章

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文章目录

• 🌟 特征工程：推荐系统有哪些可供利用的特征？
• • 🍊 1. 用户特征
  • 🍊 2. 商品特征
  • 🍊 3. 上下文特征
  • 🍊 4. 社交特征
  • 🍊 5. 行为特征
• 🌟 特征处理：如何利用Spark解决特征处理问题？
• • 🍊 1. 特征缩放
  • 🍊 2. 特征选择
  • 🍊 3. 特征降维
• 🌟 Embedding基础：所有人都在谈的Embedding技术到底是什么？
• 🌟 Embedding进阶：如何利用图结构数据生成Graph Embedding？

📕我是廖志伟，一名Java开发工程师、Java领域优质创作者、CSDN博客专家、51CTO专家博主、阿里云专家博主、清华大学出版社签约作者、产品软文创造者、技术文章评审老师、问卷调查设计师、个人社区创始人、开源项目贡献者。🌎跑过十五公里、徒步爬过衡山、🔥有过三个月减肥20斤的经历、是个喜欢躺平的狠人。

📘拥有多年一线研发和团队管理经验，研究过主流框架的底层源码(Spring、SpringBoot、Spring MVC、SpringCould、Mybatis、Dubbo、Zookeeper)，消息中间件底层架构原理(RabbitMQ、RockerMQ、Kafka)、Redis缓存、MySQL关系型数据库、 ElasticSearch全文搜索、MongoDB非关系型数据库、Apache ShardingSphere分库分表读写分离、设计模式、领域驱动DDD、Kubernetes容器编排等。🎥有从0到1的高并发项目经验，利用弹性伸缩、负载均衡、报警任务、自启动脚本，最高压测过200台机器，有着丰富的项目调优经验。

希望各位读者大大多多支持用心写文章的博主，现在时代变了，信息爆炸，酒香也怕巷子深，博主真的需要大家的帮助才能在这片海洋中继续发光发热，所以，赶紧动动你的小手，点波关注❤️，点波赞👍，点波收藏⭐，甚至点波评论✍️，都是对博主最好的支持和鼓励！

• 💂 博客主页： 我是廖志伟
• 👉开源项目：java_wxid
• 🌥 哔哩哔哩：我是廖志伟
• 🎏个人社区：幕后大佬
• 🔖个人微信号： SeniorRD

📥博主的人生感悟和目标

• 🍋程序开发这条路不能停，停下来容易被淘汰掉，吃不了自律的苦，就要受平庸的罪，持续的能力才能带来持续的自信。我本是是一个很普通程序员，放在人堆里，除了与生俱来的盛世美颜，就剩180的大高个了，就是我这样的一个人，默默写博文也有好多年了。
• 📺有句老话说的好，牛逼之前都是傻逼式的坚持，希望自己可以通过大量的作品、时间的积累、个人魅力、运气、时机，可以打造属于自己的技术影响力。
• 💥内心起伏不定，我时而激动，时而沉思。我希望自己能成为一个综合性人才，具备技术、业务和管理方面的精湛技能。我想成为产品架构路线的总设计师，团队的指挥者，技术团队的中流砥柱，企业战略和资本规划的实战专家。
• 🎉这个目标的实现需要不懈的努力和持续的成长，但我必须努力追求。因为我知道，只有成为这样的人才，我才能在职业生涯中不断前进并为企业的发展带来真正的价值。在这个不断变化的时代，我必须随时准备好迎接挑战，不断学习和探索新的领域，才能不断地向前推进。我坚信，只要我不断努力，我一定会达到自己的目标。

📙经过多年在CSDN创作上千篇文章的经验积累，我已经拥有了不错的写作技巧。同时，我还与清华大学出版社签下了四本书籍的合约，并将陆续在明年出版。这些书籍包括了基础篇、进阶篇、架构篇的📌《Java项目实战—深入理解大型互联网企业通用技术》📌，以及📚《解密程序员的思维密码–沟通、演讲、思考的实践》📚。具体出版计划会根据实际情况进行调整，希望各位读者朋友能够多多支持！

🌾阅读前，快速浏览目录和章节概览可帮助了解文章结构、内容和作者的重点。了解自己希望从中获得什么样的知识或经验是非常重要的。建议在阅读时做笔记、思考问题、自我提问，以加深理解和吸收知识。阅读结束后，反思和总结所学内容，并尝试应用到现实中，有助于深化理解和应用知识。与朋友或同事分享所读内容，讨论细节并获得反馈，也有助于加深对知识的理解和吸收。

🔔如果您需要转载或者搬运这篇文章的话，非常欢迎您私信我哦~

💡在这个美好的时刻，本人不再啰嗦废话，现在毫不拖延地进入文章所要讨论的主题。接下来，我将为大家呈现正文内容。

🌟 特征工程：推荐系统有哪些可供利用的特征？

推荐系统是一种人工智能技术，旨在为用户推荐个性化内容。其中，特征工程是推荐系统的一个重要组成部分，其目的是从原始数据中提取有用的特征，以便更好地进行推荐。

推荐系统可供利用的特征主要包括以下几类：

🍊 1. 用户特征

用户特征是指与用户相关的属性，例如年龄、性别、职业、学历等。这些特征通常由用户在注册或使用应用程序时提供。利用这些特征，推荐系统可以更好地了解用户的背景和喜好，从而提供更符合用户口味的推荐内容。

🍊 2. 商品特征

商品特征是指与商品相关的属性，例如价格、品牌、类别、尺寸等。这些特征通常由商家提供。利用这些特征，推荐系统可以更好地了解商品的属性，从而更准确地为用户推荐合适的商品。

🍊 3. 上下文特征

上下文特征是指与用户使用应用程序相关的环境属性，例如时间、地点、设备、网络状况等。利用这些特征，推荐系统可以更好地了解用户的使用情况，从而针对不同的上下文环境提供不同的推荐内容。

🍊 4. 社交特征

社交特征是指与用户社交关系相关的属性，例如用户的好友、关注者、粉丝等。利用这些特征，推荐系统可以更好地了解用户的社交网络，从而提供更符合用户兴趣和口味的推荐内容。

🍊 5. 行为特征

行为特征是指用户在应用程序中的行为，例如浏览、购买、评论、点赞等。利用这些特征，推荐系统可以了解用户的购物习惯、兴趣爱好等，从而更精确地为用户推荐相关商品。

综上所述，推荐系统可供利用的特征主要包括用户特征、商品特征、上下文特征、社交特征和行为特征。利用这些特征，可以更好地了解用户的需求和行为，从而提供更符合用户口味的推荐内容。

🌟 特征处理：如何利用Spark解决特征处理问题？

特征处理是指对原始数据进行转换和处理，以便更好地适用于机器学习算法和模型。例如，特征缩放、特征选择、特征降维等都属于特征处理的范畴。

利用Spark进行特征处理，可以充分利用分布式计算的优势，提高数据处理的速度和效率。下面介绍几种利用Spark进行特征处理的方法：

🍊 1. 特征缩放

特征缩放是指将特征值缩放到一个合适的范围内，以便于机器学习算法的收敛和计算。常见的特征缩放方法包括最大最小值缩放、标准化和正则化等。利用Spark可以并行地处理大量的数据，从而提高特征缩放的效率和速度。

🍊 2. 特征选择

特征选择是指从原始数据中选择最相关的特征，以减少模型的复杂性和提高模型的泛化能力。常见的特征选择方法包括过滤式、包裹式和嵌入式等。利用Spark可以轻松地实现特征选择操作，并利用Spark的机器学习算法进行模型训练和预测。

🍊 3. 特征降维

特征降维是指将高维度数据转换为低维度数据，以便于模型训练和预测。常见的特征降维方法包括主成分分析和线性判别分析等。利用Spark可以并行地处理大量的数据，从而提高特征降维的速度和效率。

综上所述，利用Spark进行特征处理可以大大提高数据处理的速度和效率，从而更好地适用于机器学习算法和模型。

🌟 Embedding基础：所有人都在谈的Embedding技术到底是什么？

Embedding技术是一种机器学习技术，旨在将离散的特征映射为连续的向量空间。简单来说，Embedding技术可以将特定的离散变量转换为连续的向量表示，以便于机器学习算法的计算和建模。

Embedding技术在自然语言处理和推荐系统等方面得到了广泛的应用，例如Word2Vec、Doc2Vec等。在这些应用中，Embedding技术可以将单词、文档等离散性的特征转换为向量表示，方便机器学习算法的计算和预测。

Embedding技术的本质是学习一个映射函数，将原始的离散特征转换为连续的向量表示。这个映射函数通常由神经网络模型学习得到，例如Word2Vec中的CBOW和Skip-gram模型。

Embedding技术的主要优点是可以将离散变量转换为连续向量表示，从而方便机器学习算法的计算和建模，同时可以保留变量之间的关系，从而提高模型的准确性和泛化能力。

综上所述，Embedding技术是一种机器学习技术，可以将离散的特征映射为连续的向量空间，从而方便机器学习算法的计算和建模。在自然语言处理和推荐系统等领域得到了广泛的应用。

🌟 Embedding进阶：如何利用图结构数据生成Graph Embedding？

Graph Embedding是一种Embedding技术，旨在将图结构数据转换为向量表示。Graph Embedding技术可以将图结构数据中的节点和边转换为向量表示，以便于机器学习算法的计算和建模。

利用Graph Embedding技术可以实现诸如社交网络分析、链接预测等应用，例如利用社交网络数据预测用户间的关联度，或者利用企业内部联系网络数据预测员工离职风险等。

Graph Embedding技术的主要思想是通过学习一个映射函数，将图结构数据中的节点和边转换为向量表示。常见的Graph Embedding方法包括DeepWalk、LINE、Node2Vec等。

这些方法的本质都是在图结构数据上进行随机游走，并利用随机游走的结果学习一个嵌入空间，以保留节点之间的关系和相似性。

Graph Embedding技术的主要优点是可以将图结构数据转换为向量表示，从而方便机器学习算法的计算和建模。同时，Graph Embedding技术可以保留节点之间的关系和相似性，从而提高模型的准确性和泛化能力。

综上所述，Graph Embedding是一种Embedding技术，用于将图结构数据转换为向量表示，以便于机器学习算法的计算和建模。常见的Graph Embedding方法包括DeepWalk、LINE、Node2Vec等，这些方法都是在图结构数据上进行随机游走，并利用随机游走的结果学习一个嵌入空间，以保留节点之间的关系和相似性。