在推荐算法中融入电影的知识图谱，能够将没有任何历史数据的新电影精准地推荐给目标用户。交叉特征矩阵 Cr 交叉单元 第层 el 7交叉压缩单元模型的结构 交叉压缩单元模型的具体处理过程如下 (1)将与进行矩阵相乘得到。 (2)将复制一份,并讲行转置得到。实现特征交叉融合 (3)将经过权重矩阵进行线性变化(与矩阵相乘) (4)将经过权重矩阵进行线性变化。 (5)将(3)与(4)的结果相加,再与偏置参数相加,得到。将用于推荐算法模型的后续计算。 (6)按照第(3)、(4)、(5)步的做法,同理可以得到

遇到的问题 当时自己在使用Alexnet训练图像分类问题时，会出现损失在一个epoch中增加，换做下一个epoch时loss会骤然降低，一开始这个问题没有一点头绪，我数据也打乱了，使用的是tf.train.shuffle_batch 在capacity中设置一个值，比如是1000吧，每次取一千个数据后将这一千个数据打乱，本次使用的数据集就是每个种类1000多，而我加载数据时是一类一类加载的，这就造成了每一批次的开始可以跟前一类数据做打乱处理，但是在中间数据并不能达到充分的shuffle 解决问