基于受限玻尔兹曼机的推荐系统
在机器学习领域，推荐系统是一项非常成功的应用，广泛应用于电影、音乐、书籍等多个领域。本文将介绍如何使用受限玻尔兹曼机（RBM）构建推荐系统，同时会涉及到数据处理、矩阵分解等相关技术。
1. 生成式无监督模型与受限玻尔兹曼机
在机器学习中，之前我们主要关注判别式模型，这些模型基于数据学习来区分不同的观测值，但并不学习数据的概率分布。而现在，我们将转向生成式无监督模型，这类模型从原始数据集中学习概率分布，并用于对未见数据进行推断。
受限玻尔兹曼机（RBM）是一种简单的生成式无监督模型。在介绍RBM之前，先了解一下玻尔兹曼机。玻尔兹曼机由Geoffrey Hinton和Terry Sejnowski在1985年发明，无约束的玻尔兹曼机由输入层和一个或多个隐藏层组成，神经元根据训练数据和成本函数进行随机决策。然而，由于神经元之间的连接复杂，训练效率较低，在20世纪80 - 90年代商业应用较少。
到了2000年代，Geoffrey Hinton等人对其进行改进，提出了受限玻尔兹曼机（RBM）。RBM只有一个输入层（可见层）和一个隐藏层，且神经元仅与其他层的神经元相连，同一层内的神经元无连接。此外，RBM可以堆叠，通过多次堆叠可以学习到原始数据更细致的隐藏表示，这也推动了深度学习的发展。
2. 推荐系统的分类
推荐系统主要分为两类：
-协同过滤推荐系统：基于用户的过去行为以及与其他相似用户的行为来构建推荐系统，即使用户没有明确表达兴趣，也能预测其可能感兴趣的项目。例如，Netflix的电影推荐就依赖于协同过滤。
-基
