神经协同过滤（NCF）是一种推荐系统，它利用神经网络根据用户与物品的交互来预测用户偏好。传统的协同过滤方法，例如矩阵分解，将用户和物品表示为潜在空间中的向量，并使用点积计算它们的相似性。NCF 用神经网络取代了这种线性方法，使模型能够学习用户和物品之间复杂的非线性关系。通过对历史交互数据（例如，点击、评分）进行训练，NCF 模型可以预测用户与他们尚未遇到的物品互动的可能性。这种方法对于处理稀疏或嘈杂的数据特别有用，因为神经网络可以捕捉到简单方法可能遗漏的微妙模式。
NCF 的一个关键组成部分是其架构。例如，常见的实现包括将用户和物品嵌入到密集向量中，然后通过神经网络层组合这些嵌入。嵌入捕获潜在特征（例如，用户偏好或物品特征），网络层学习这些特征如何相互作用。一个著名的例子是 NeuMF（神经矩阵分解）模型，它将一个广义矩阵分解分支与一个多层感知机（MLP）分支相结合。矩阵分解分支处理线性交互，而 MLP 捕获非线性关系。这些分支被合并，最后一层输出一个预测分数。训练通常对隐式反馈（例如，“看过” vs. “没看过”）使用二元交叉熵损失，或对显式评分（例如，1-5 星）使用均方误差。
NCF 模型广泛应用于现实世界的推荐系统，例如流媒体平台或电子商务网站。例如，电影流媒体服务可能会使用 NCF 根据用户的观看历史和相似用户的偏好来推荐影片。与传统方法相比，NCF 可以更好地处理用户-物品交互稀疏或存在复杂模式（例如，用户只在一天中的特定时间偏好特定类型）的场景。开发者可以使用 TensorFlow 或 PyTorch 等框架实现 NCF，通常利用 TensorFlow Recommenders 等库来简化工作流程。然而，NCF 需要仔细调整超参数（例如，嵌入维度、网络深度）以及训练所需的计算资源，尤其是在大规模应用时。尽管存在这些挑战，其灵活性和性能使其成为现代推荐任务的热门选择。