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H好菇凉666用万字长文聊一聊 Embedding 技术( 十 )

五、总结 针对当前热门的embedding技术 ， 本文系统的总结了能处理各类型数据的embedding方法 ， 如传统基于矩阵分解的方法（如SVD分解）、处理文本的embedding方法（如Word2vec、FastText等）以及处理图数据的embedding方法（如DeepWalk、GraphSAGE等） 。 在推荐系统中 ， 针对于不同数据类型 ， 可以灵活采用上述方法来实现对数据的抽象表示 。 如可以基于用户行为 ， 构造item列表 ， 采用基于文本的方法对item进行向量化；也可以通过构建user和item关系图 ， 采用基于图的方法来对user和item进行向量化 。 在实际过程中 ， 不同的向量化方法得到的embedding结果也会有较大差异 ， 需要根据具体业务需求来选择相应的算法 。 如要挖掘用户与用户的同质性 ， 可以尝试采用Node2vec；此外 ， 如果需要结合物品或Item的side-info ， 可以考虑GraphSAGE算法来对图中节点进行embedding 。 跟深度学习炼丹术一样 ， 要熟练掌握各类embedding技术 ， 需要根据具体应用场景不断试错积累经验 。 最后 ， 要司庆了 ， 祝我们“炼丹人”能快乐搬砖！
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