推荐系统模型的超参数调优涉及系统地测试模型设置的组合以优化性能。首先定义与您的模型类型相关的超参数搜索空间。对于像矩阵分解这样的协同过滤方法，关键参数包括潜在因子数量（例如，用户/物品嵌入的维度）、正则化强度（L2 正则化的 lambda）以及如果使用随机梯度下降（SGD）则需要学习率。对于基于神经网络的方法（如神经协同过滤），超参数可能包括层大小、Dropout 率和激活函数。使用网格搜索、随机搜索或贝叶斯优化等技术高效地探索这些组合。例如，网格搜索可以测试 [10, 50, 100] 的潜在因子和 [0.001, 0.01, 0.1] 的正则化值，而贝叶斯优化使用概率模型来优先探索参数空间中有前景的区域，从而减少计算时间。
调优方法的选择取决于计算资源和模型复杂度。对于大型参数空间，随机搜索通常优于网格搜索，因为它能更有效地采样组合。Hyperopt 或 Optuna 等工具可以自动化此过程，通过跟踪试验结果并改进搜索策略。例如，在对电影数据集上的矩阵分解模型进行调优时，您可能优先考虑潜在因子（以平衡模型表达能力和过拟合）和正则化（以控制权重的大小）。如果使用交替最小二乘（ALS）优化，迭代次数和收敛容差等超参数也很重要。混合方法（例如结合基于内容的过滤和协同过滤）引入了额外的参数，如特征权重或融合层大小，需要仔细平衡。始终使用保留的验证集或交叉验证来验证更改，以避免在训练数据上过拟合。
评估指标指导调优过程。推荐系统常用的指标包括 precision@k、recall@k 或归一化折损累计增益（NDCG），用于衡量排名质量。例如，如果优化用于 Top-10 推荐任务的 NDCG，您可能会优先考虑能提高模型将相关物品排在前面能力的超参数。计算效率至关重要：如果训练模型需要数小时，则在调优期间使用早停或减小验证集大小。Scikit-learn 的 GridSearchCV 或 Ray Tune 等库可以将试验并行化到多个 GPU 或节点上。确定有前景的超参数后，使用这些设置在完整数据集上重新训练模型。记录所有实验以跟踪参数变化如何影响性能，从而实现可重复性。例如，调优日志可能显示将潜在因子从 50 增加到 100 使 recall@10 提高了 8%，但训练时间增加了 30%——这是一个根据项目目标进行权衡的示例。