【摘 要】本研究基于飞桨深度学习框架，探讨了电影推荐系统的设计与实现。推荐系统在信息时代中扮演着关键角色，能满足用户个性化需求、提高信息获取效率。本研究针对推荐系统的挑战，提出了一种基于深度学习的电影推荐模型；通过收集和分析用户历史行为数据，构建了用户——电影交互矩阵，并利用飞桨深度学习框架建立了多层神经网络模型，结合用户和电影特征进行训练和优化。实验证明，该模型在准确性和效率方面显著增强，提升了推荐系统的用户体验和满意度。

【关键词】飞桨；电影推荐；用户——电影交互；深度学习框架

引言

随着科技和信息技术的发展，“信息过载”使得用户很难在大量电影资源中快速、准确地获取自己想要的内容，成为影响用户体验的主要制约因素[1]。因此，个性化的电影推荐成为新时代研究的重点。本文聚焦于一个基于飞桨（PaddlePaddle）深度学习平台的创新电影推荐系统，飞桨不仅是中国首个自主研发的开源深度学习平台，集深度学习训练和预测框架、模型库、工具组件等功能于一身[2]；同时也是国内唯一功能完备的端到端开源深度学习平台，拥有五大优势：兼顾灵活性和高性能的开发机制、工业级应用效果的模型、超大规模并行深度学习能力、推理引擎一体化设计以及系统化服务支持[3]。研究旨在利用飞桨平台的核心优势和深度学习技术，分析用户数据，构建精准的推荐算法，并实现一个高效的推荐模型，以提供个性化的电影推荐；通过对系统的全面剖析，旨在提供一个智能推荐系统开发的完整视角，并展现飞桨平台在支持这一过程中的关键作用[4]。

一、数据来源与预处理

本研究采用了飞桨平台所提供的ml-1m 电影推荐数据集， 该数据集源自GroupLens Research 组织下的MovieLens 网站，是一个内容丰富、包含大量电影评分信息的数据集[5]，它涵盖了用户对大约3900 部电影的100 万条评分记录。数据集被细致地划分为用户属性、电影属性和评分信息的文本文件。以下是用于加载和解析数据的核心代码，其中只展示了处理用户信息的部分：

usr_info， max_usr_id， max_usr_age， max_usr_job=get_usr_info（usr_file）

数据预处理阶段，首先读取并解析了用户、电影和评分的相关数据；接下来将这些信息储存于结构化的字典中；最后将整个数据集分割为训练集和验证集（比例为8.5∶1.5），并创建了一个批次数据迭代器，为接下来的模型训练做好了准备。以下是用于数据划分和创建数据迭代器的核心代码。

Tset=dataset[：int（0.85*len（dataset））]

Vset=dataset[int（0.85*len（dataset））：]

train_loader=DataLoader（MovieDataset（Tset， use_poster）， batch_size=BATCH_SIZE， shuffle=True）

valid_loader=DataLoader（MovieDataset（Vset， use_poster）， batch_size=BATCH_SIZE， shuffle=False）

二、模型构建

模型的核心构建块是嵌入层，它负责将用户的离散特征，如ID、性别、年龄和职业，转化为连续的向量形式。这些向量经过全连接层和ReLU 激活函数进一步处理，以提取更深层次的特征信息。鉴于数据不能直接被神经网络处理，不适宜直接作为神经网络的输入，因此采用了词嵌入技术，将这些离散的数值映射成固定长度的向量。

该模型旨在捕捉用户和电影的细微差别，通过计算用户和电影特征的相似度来推荐电影：首先，从用户和电影中提取特征并转换为向量；然后，通过全连接层或卷积层进一步处理这些向量；接着，将这些向量融合成一个单一的表示，以便于计算相似度；最后，使用余弦相似度作为优化的损失函数，衡量用户特征与电影特征之间的相关性。