NCF的原理是什么？

NCF（Neural Collaborative Filtering，神经协同过滤）是一种基于深度学习的推荐系统模型，核心原理是通过神经网络建模用户与物品的交互关系，替代传统协同过滤中的矩阵分解逻辑，从而提升推荐精度。其主要原理可拆解为以下几点：
1. 传统协同过滤的局限
传统协同过滤（如矩阵分解）假设用户和物品的交互满足线性关系，通过低维向量内积预测偏好，但无法捕捉复杂的非线性关系（如用户对不同类型物品的偏好权重差异）。
2. NCF的核心架构
- 输入层：将用户ID和物品ID转换为低维稠密向量（嵌入向量，Embedding），类似Word2Vec的词向量，保留潜在特征。
- 神经网络层：通过多层感知机（MLP）对嵌入向量进行非线性变换，捕捉用户-物品交互的高阶特征。例如：
- 将用户和物品的嵌入向量拼接（如[User Embedding; Item Embedding]），输入多层全连接层。
- 每层网络学习不同复杂度的特征组合，底层学习基础特征（如用户年龄与物品类别），高层学习抽象关联（如“年轻用户偏好科技类产品”的隐含模式）。
- 输出层：通过激活函数（如sigmoid）输出用户对物品的交互概率（如点击、购买），用于排序推荐。
3. 融合矩阵分解与神经网络
NCF常采用混合架构（如NeuMF模型）：
- 并行路径：一路通过矩阵分解（GMF，广义矩阵分解）学习线性交互，另一路通过MLP学习非线性交互。
- 特征融合：将两路输出的向量拼接后，通过全连接层生成最终预测，兼顾线性关系与复杂模式。
4. 训练目标
通过最小化损失函数（如二元交叉熵损失）优化模型参数，目标是让模型预测的用户-物品交互概率与实际交互（如1表示交互，0表示未交互）尽可能一致。
简单类比
若把传统协同过滤比作“用直线拟合数据点”，NCF则是“用曲线（神经网络）拟合复杂数据分布”，能捕捉更细微的用户偏好模式，比如：
- 识别“用户A同时喜欢摇滚音乐和科幻电影”这种跨领域的隐含关联；
- 区分“用户B对低价商品的偏好强于高价商品”的非线性权重。
NCF的核心优势在于利用神经网络的表达能力，打破传统模型的线性假设，从而在推荐场景中实现更精准的个性化推荐。