NCF是Neural Collaborative Filtering的简称，它是一种基于深度学习的推荐系统，它能够通过复杂的数据特征，使推荐系统更易于模拟真实用户行为，并加强用户体验。NCF的主要优势在于它能够同时利用多种隐式反馈数据，包括基于项目的反馈（例如，浏览和评分）和基于用户的反馈（例如，社交联系），而且还能够更好地捕捉数据之间的复杂关系。NCF在架构上分为三个层级：嵌入层，经典协同过滤层和多层感知器层。嵌入层将用户和物品转换为低维向量表示，从而可以更好地表示数据之间的余弦相似度；经典协同过滤层利用这些嵌入来预测用户对物品的评分；最后，多层感知器层则可以捕获更复杂的物品关系，并融合相关隐式反馈数据，从而提供更好的推荐结果。 拓展知识：近年来，NCF已被广泛应用于推荐系统，比如电影推荐、音乐推荐、购物推荐等。此外，由于NCF能够很好地捕捉用户和物品之间的复杂关系，因此也可以应用于其他领域，比如医学诊断、文本分类和视频分类等。