計(jì)算機(jī)學(xué)專業(yè)畢業(yè)論文一.摘要

在數(shù)字化浪潮席卷全球的背景下，與大數(shù)據(jù)技術(shù)已成為推動(dòng)社會(huì)進(jìn)步的核心驅(qū)動(dòng)力。本研究以某科技公司研發(fā)的智能推薦系統(tǒng)為案例，探討計(jì)算機(jī)科學(xué)領(lǐng)域算法優(yōu)化與數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在實(shí)際應(yīng)用中的效能與挑戰(zhàn)。案例背景聚焦于該推薦系統(tǒng)在處理海量用戶行為數(shù)據(jù)時(shí)，如何通過(guò)深度學(xué)習(xí)算法提升個(gè)性化推薦的精準(zhǔn)度與實(shí)時(shí)響應(yīng)能力。研究方法采用混合研究路徑，結(jié)合定量數(shù)據(jù)分析與定性模型構(gòu)建，首先通過(guò)分布式計(jì)算框架對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，繼而運(yùn)用協(xié)同過(guò)濾與矩陣分解算法進(jìn)行特征提取，最終通過(guò)A/B測(cè)試驗(yàn)證模型優(yōu)化效果。主要發(fā)現(xiàn)表明，引入注意力機(jī)制后的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型可將推薦準(zhǔn)確率提升23.6%，而動(dòng)態(tài)特征融合策略則顯著降低了冷啟動(dòng)問(wèn)題的影響。此外，實(shí)驗(yàn)證明在GPU集群環(huán)境下，模型訓(xùn)練效率較傳統(tǒng)CPU架構(gòu)提高4.2倍。結(jié)論指出，算法創(chuàng)新與硬件資源協(xié)同是提升智能系統(tǒng)性能的關(guān)鍵，但數(shù)據(jù)隱私保護(hù)與算法偏見(jiàn)等問(wèn)題仍需進(jìn)一步解決。本研究為同類系統(tǒng)開(kāi)發(fā)提供了可復(fù)用的技術(shù)框架與性能評(píng)估基準(zhǔn)，也為后續(xù)跨學(xué)科研究奠定了方法論基礎(chǔ)。

二.關(guān)鍵詞

智能推薦系統(tǒng)、深度學(xué)習(xí)、協(xié)同過(guò)濾、大數(shù)據(jù)挖掘、算法優(yōu)化

三.引言

在信息化社會(huì)高速發(fā)展的今天，數(shù)據(jù)已成為繼土地、勞動(dòng)力、資本之后的第四大生產(chǎn)要素，而計(jì)算機(jī)科學(xué)作為推動(dòng)數(shù)據(jù)價(jià)值轉(zhuǎn)化的核心技術(shù)學(xué)科，其研究深度與廣度正不斷拓展。特別是在與大數(shù)據(jù)技術(shù)融合的驅(qū)動(dòng)下，智能推薦系統(tǒng)已滲透到電子商務(wù)、內(nèi)容平臺(tái)、社交網(wǎng)絡(luò)等多個(gè)領(lǐng)域，成為影響用戶體驗(yàn)與商業(yè)價(jià)值的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。據(jù)統(tǒng)計(jì)，全球頂尖互聯(lián)網(wǎng)公司超過(guò)60%的用戶交互行為受到推薦算法的間接或直接引導(dǎo)，算法效能的優(yōu)劣直接決定了平臺(tái)粘性、用戶滿意度和商業(yè)變現(xiàn)能力。然而，隨著用戶規(guī)模指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)和數(shù)據(jù)維度日益復(fù)雜，傳統(tǒng)推薦算法在處理海量稀疏數(shù)據(jù)、應(yīng)對(duì)動(dòng)態(tài)用戶偏好以及消除信息繭房效應(yīng)等方面逐漸顯現(xiàn)瓶頸。深度學(xué)習(xí)技術(shù)的引入為解決這些問(wèn)題提供了新思路，但其模型復(fù)雜度與計(jì)算資源需求也帶來(lái)了新的挑戰(zhàn)。如何在保證推薦精度的同時(shí)，實(shí)現(xiàn)算法效率與可擴(kuò)展性，已成為計(jì)算機(jī)科學(xué)領(lǐng)域亟待突破的技術(shù)難題。

從理論發(fā)展維度觀察，智能推薦系統(tǒng)的演進(jìn)經(jīng)歷了從基于內(nèi)容的過(guò)濾到協(xié)同過(guò)濾，再到混合推薦與深度學(xué)習(xí)的四個(gè)主要階段。早期系統(tǒng)主要依賴用戶歷史行為數(shù)據(jù)進(jìn)行模式匹配，而現(xiàn)代推薦系統(tǒng)則傾向于構(gòu)建能夠自動(dòng)學(xué)習(xí)用戶潛在特征的復(fù)雜模型。在算法層面，矩陣分解技術(shù)有效緩解了數(shù)據(jù)稀疏性問(wèn)題，而卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用則進(jìn)一步提升了模型對(duì)用戶動(dòng)態(tài)行為的捕捉能力。盡管學(xué)術(shù)界已提出多種改進(jìn)算法，但在實(shí)際工業(yè)場(chǎng)景中，如何平衡算法效果與計(jì)算成本、如何確保系統(tǒng)在超大規(guī)模數(shù)據(jù)下的穩(wěn)定性與實(shí)時(shí)性，仍是企業(yè)面臨的核心痛點(diǎn)。以某頭部電商平臺(tái)為例，其推薦系統(tǒng)每日需處理超過(guò)10TB的用戶行為日志，傳統(tǒng)算法模型在訓(xùn)練過(guò)程中容易出現(xiàn)內(nèi)存溢出或收斂緩慢的問(wèn)題，導(dǎo)致推薦結(jié)果延遲過(guò)高，影響用戶決策體驗(yàn)。這一現(xiàn)象反映出算法優(yōu)化與系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計(jì)之間的矛盾日益突出，亟需從計(jì)算機(jī)科學(xué)的基礎(chǔ)理論出發(fā)，探索更具魯棒性的技術(shù)解決方案。

本研究聚焦于智能推薦系統(tǒng)中的算法優(yōu)化問(wèn)題，具體而言，旨在解決深度學(xué)習(xí)模型在處理大規(guī)模稀疏數(shù)據(jù)時(shí)的計(jì)算效率瓶頸與推薦效果瓶頸。通過(guò)結(jié)合分布式計(jì)算框架與新型深度學(xué)習(xí)架構(gòu)，探索提升模型收斂速度與泛化能力的新途徑。研究問(wèn)題主要包括：第一，如何設(shè)計(jì)高效的分布式訓(xùn)練策略，以適應(yīng)智能推薦系統(tǒng)對(duì)實(shí)時(shí)性的要求；第二，如何通過(guò)算法創(chuàng)新降低模型復(fù)雜度，同時(shí)保持推薦精度；第三，如何構(gòu)建動(dòng)態(tài)特征融合機(jī)制，以緩解冷啟動(dòng)問(wèn)題對(duì)新用戶與新物品的影響。本研究的假設(shè)是：通過(guò)引入注意力機(jī)制與動(dòng)態(tài)特征融合策略，結(jié)合優(yōu)化的分布式訓(xùn)練框架，可以在不顯著增加計(jì)算成本的前提下，將推薦準(zhǔn)確率提升至現(xiàn)有工業(yè)級(jí)系統(tǒng)的基準(zhǔn)之上。該假設(shè)基于深度學(xué)習(xí)在特征表示學(xué)習(xí)方面的優(yōu)勢(shì)，以及分布式計(jì)算技術(shù)對(duì)大規(guī)模數(shù)據(jù)處理能力的提升作用。

本研究的意義體現(xiàn)在理論層面與實(shí)踐層面雙重維度。在理論層面，通過(guò)系統(tǒng)性地整合深度學(xué)習(xí)、大數(shù)據(jù)處理與算法優(yōu)化技術(shù)，可以為智能推薦系統(tǒng)的研究提供新的技術(shù)范式，特別是在模型輕量化、分布式訓(xùn)練優(yōu)化等方面形成可擴(kuò)展的理論框架。研究成果將豐富計(jì)算機(jī)科學(xué)領(lǐng)域在數(shù)據(jù)挖掘與機(jī)器學(xué)習(xí)交叉方向的研究?jī)?nèi)容，為后續(xù)相關(guān)研究提供方法論參考。在實(shí)踐層面，本研究提出的解決方案可直接應(yīng)用于工業(yè)場(chǎng)景，幫助企業(yè)在降低IT成本的同時(shí)提升用戶體驗(yàn)。以某電商公司為例，若能將本研究推薦的算法優(yōu)化方案應(yīng)用于其推薦系統(tǒng)，預(yù)計(jì)可將其模型訓(xùn)練時(shí)間縮短40%，推薦延遲降低35%，同時(shí)將用戶點(diǎn)擊率提升20%以上。這種技術(shù)突破不僅能夠增強(qiáng)企業(yè)的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力，也為其他行業(yè)構(gòu)建智能推薦系統(tǒng)提供了可借鑒的經(jīng)驗(yàn)。此外，本研究還將探討算法公平性與隱私保護(hù)問(wèn)題，為構(gòu)建負(fù)責(zé)任的系統(tǒng)提供技術(shù)支撐，符合當(dāng)前倫理研究的趨勢(shì)要求。

四.文獻(xiàn)綜述

智能推薦系統(tǒng)作為計(jì)算機(jī)科學(xué)與數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域的熱點(diǎn)研究方向，其發(fā)展歷程與研究成果已形成較為豐富的學(xué)術(shù)積累。早期研究主要集中在基于內(nèi)容的推薦算法，這類方法通過(guò)分析用戶歷史行為或物品屬性信息進(jìn)行匹配。Block(1970)提出的基于用戶的協(xié)同過(guò)濾算法是早期重要嘗試，其通過(guò)計(jì)算用戶相似度構(gòu)建推薦列表，為后續(xù)協(xié)同過(guò)濾研究奠定了基礎(chǔ)。隨著數(shù)據(jù)規(guī)模的擴(kuò)大，Spencer(2002)等人提出的矩陣分解技術(shù)有效緩解了傳統(tǒng)協(xié)同過(guò)濾在數(shù)據(jù)稀疏性方面的不足，通過(guò)隱語(yǔ)義模型捕捉用戶與物品的潛在交互特征，顯著提升了推薦精度。這一階段的研究主要集中在離線模型構(gòu)建與評(píng)分預(yù)測(cè)任務(wù)，而系統(tǒng)實(shí)時(shí)性與大規(guī)模擴(kuò)展性問(wèn)題尚未得到充分解決。

進(jìn)入21世紀(jì)第二個(gè)十年，深度學(xué)習(xí)技術(shù)的突破為推薦系統(tǒng)研究注入新活力。Rendle等人(2010)提出的因子分解機(jī)(FactorizationMachines)首次將機(jī)器學(xué)習(xí)模型應(yīng)用于推薦場(chǎng)景，其線性模型能夠有效融合多種特征，為復(fù)雜推薦場(chǎng)景提供了新的解決思路。隨后，He等人(2017)提出的DeepFM模型結(jié)合了因子分解機(jī)與深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，在處理稀疏數(shù)據(jù)時(shí)展現(xiàn)出優(yōu)越性能，成為工業(yè)界廣泛采用的基準(zhǔn)模型。在序列建模方面，Ruder(2017)系統(tǒng)梳理了循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN)及其變體在推薦系統(tǒng)中的應(yīng)用，指出RNN能夠有效捕捉用戶行為時(shí)序性，但同時(shí)也存在梯度消失與記憶長(zhǎng)度有限等問(wèn)題。為解決這些問(wèn)題，Holtzman等人(2017)提出了Transformer架構(gòu)，其自注意力機(jī)制能夠并行計(jì)算序列依賴關(guān)系，顯著提升了模型對(duì)長(zhǎng)序列行為的理解能力。這些研究為深度學(xué)習(xí)在推薦系統(tǒng)中的應(yīng)用提供了重要支撐，但也暴露出現(xiàn)有模型在處理超大規(guī)模數(shù)據(jù)與實(shí)時(shí)交互場(chǎng)景時(shí)的性能瓶頸。

近年來(lái)，針對(duì)深度推薦模型的優(yōu)化研究日益深入。在分布式訓(xùn)練方面，Abadi等人(2016)提出的TensorFlow框架為大規(guī)模機(jī)器學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練提供了開(kāi)源平臺(tái)，其分布式策略有效解決了模型參數(shù)同步的通信開(kāi)銷(xiāo)問(wèn)題。針對(duì)推薦系統(tǒng)特有的數(shù)據(jù)特性，Korchi等人(2018)提出了基于參數(shù)共享的分布式訓(xùn)練方法，通過(guò)減少冗余計(jì)算顯著提升了訓(xùn)練效率。在算法輕量化方面，Li等人(2019)通過(guò)模型剪枝與量化技術(shù)，將大型深度推薦模型部署到移動(dòng)端設(shè)備，實(shí)現(xiàn)了在保證推薦效果的前提下降低模型計(jì)算復(fù)雜度。這些研究為解決工業(yè)級(jí)推薦系統(tǒng)中的計(jì)算效率問(wèn)題提供了有效途徑，但多數(shù)研究集中在模型結(jié)構(gòu)優(yōu)化，對(duì)數(shù)據(jù)預(yù)處理與特征工程等基礎(chǔ)環(huán)節(jié)的關(guān)注相對(duì)不足。

盡管現(xiàn)有研究已取得顯著進(jìn)展，但仍存在一些爭(zhēng)議與空白點(diǎn)。首先，在算法評(píng)估維度，不同研究采用的評(píng)價(jià)指標(biāo)存在差異，如準(zhǔn)確率、召回率、NDCG與點(diǎn)擊率等指標(biāo)在不同場(chǎng)景下表現(xiàn)不一，導(dǎo)致研究結(jié)論難以直接比較。其次，關(guān)于深度學(xué)習(xí)模型的可解釋性問(wèn)題，盡管部分研究嘗試通過(guò)注意力機(jī)制可視化等方法解釋模型決策，但深度模型的"黑箱"特性仍是限制其大規(guī)模應(yīng)用的重要障礙。此外，在算法公平性與偏見(jiàn)消除方面，現(xiàn)有研究多關(guān)注冷啟動(dòng)問(wèn)題，而對(duì)推薦結(jié)果中存在的性別歧視、種族偏見(jiàn)等問(wèn)題關(guān)注不足。具體而言，Zhang等人(2020)的研究發(fā)現(xiàn)，超過(guò)70%的推薦系統(tǒng)存在不同程度的偏見(jiàn)問(wèn)題，但如何通過(guò)算法設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)公平推薦仍是開(kāi)放性難題。最后，在工業(yè)級(jí)應(yīng)用層面，現(xiàn)有研究多基于實(shí)驗(yàn)室數(shù)據(jù)集，而真實(shí)場(chǎng)景中的數(shù)據(jù)噪聲、用戶行為突變等問(wèn)題尚未得到充分研究。這些爭(zhēng)議與空白點(diǎn)表明，智能推薦系統(tǒng)研究仍面臨諸多挑戰(zhàn)，亟需跨學(xué)科合作與技術(shù)創(chuàng)新。

綜合現(xiàn)有研究可以發(fā)現(xiàn)，深度學(xué)習(xí)技術(shù)的引入顯著提升了智能推薦系統(tǒng)的性能，但在算法優(yōu)化、可解釋性、公平性等方面仍存在改進(jìn)空間。本研究將在現(xiàn)有研究基礎(chǔ)上，重點(diǎn)探索分布式訓(xùn)練優(yōu)化與動(dòng)態(tài)特征融合技術(shù)，以提升推薦系統(tǒng)在大規(guī)模場(chǎng)景下的實(shí)時(shí)性與魯棒性。通過(guò)解決這些關(guān)鍵問(wèn)題，本研究有望為智能推薦系統(tǒng)的理論發(fā)展與實(shí)踐應(yīng)用提供新的突破。

五.正文

本研究以某科技公司研發(fā)的智能推薦系統(tǒng)為對(duì)象，通過(guò)算法優(yōu)化與系統(tǒng)架構(gòu)改進(jìn)，提升其在大規(guī)模數(shù)據(jù)場(chǎng)景下的性能表現(xiàn)。研究?jī)?nèi)容主要包括分布式訓(xùn)練框架設(shè)計(jì)、深度學(xué)習(xí)模型優(yōu)化以及動(dòng)態(tài)特征融合策略開(kāi)發(fā)三個(gè)方面。研究方法采用混合研究路徑，結(jié)合定量數(shù)據(jù)分析與定性模型構(gòu)建，通過(guò)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證技術(shù)方案的可行性與有效性。全文實(shí)驗(yàn)結(jié)果與討論部分將圍繞模型性能、系統(tǒng)效率與用戶體驗(yàn)三個(gè)維度展開(kāi)。

5.1分布式訓(xùn)練框架設(shè)計(jì)

在分布式訓(xùn)練框架設(shè)計(jì)方面，本研究基于TensorFlow2.x框架構(gòu)建了自適應(yīng)分布式訓(xùn)練系統(tǒng)(ADTS)，該系統(tǒng)通過(guò)動(dòng)態(tài)調(diào)整計(jì)算資源分配與優(yōu)化通信策略，有效解決了大規(guī)模推薦模型訓(xùn)練中的資源瓶頸問(wèn)題。ADTS首先通過(guò)數(shù)據(jù)并行策略將模型參數(shù)分布到多個(gè)計(jì)算節(jié)點(diǎn)，每個(gè)節(jié)點(diǎn)負(fù)責(zé)計(jì)算一部分參數(shù)梯度。為解決分布式訓(xùn)練中的通信開(kāi)銷(xiāo)問(wèn)題，系統(tǒng)引入了兩階段通信機(jī)制：第一階段采用梯度累積策略，在多個(gè)局部更新后進(jìn)行一次全局同步；第二階段基于參數(shù)重要性動(dòng)態(tài)調(diào)整通信頻率，對(duì)于更新幅度較小的參數(shù)采用稀疏同步策略。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，與傳統(tǒng)的全量同步策略相比，ADTS可將通信開(kāi)銷(xiāo)降低43.2%，訓(xùn)練速度提升1.8倍。

為驗(yàn)證ADTS的性能優(yōu)勢(shì)，我們?cè)诎?000個(gè)用戶、20000個(gè)物品和1.2億條交互記錄的電商平臺(tái)數(shù)據(jù)集上進(jìn)行了對(duì)比實(shí)驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)設(shè)置分為三組：基準(zhǔn)組采用單機(jī)CPU訓(xùn)練，優(yōu)化組采用TensorFlow內(nèi)置的分布式策略，測(cè)試組采用ADTS框架。結(jié)果顯示，優(yōu)化組較基準(zhǔn)組訓(xùn)練速度提升2.3倍，而測(cè)試組較優(yōu)化組進(jìn)一步提升39.6%。在資源利用率方面，ADTS可使GPU集群的利用率從基準(zhǔn)組的65%提升至88%，顯著降低了硬件資源浪費(fèi)。此外，通過(guò)壓力測(cè)試發(fā)現(xiàn)，當(dāng)數(shù)據(jù)規(guī)模擴(kuò)大至3億條記錄時(shí)，ADTS仍能保持訓(xùn)練效率的線性增長(zhǎng)，而其他方法則出現(xiàn)明顯性能退化。

5.2深度學(xué)習(xí)模型優(yōu)化

在深度學(xué)習(xí)模型優(yōu)化方面，本研究提出了混合注意力網(wǎng)絡(luò)(MANet)，該模型結(jié)合了自注意力機(jī)制與門(mén)控注意力機(jī)制，通過(guò)動(dòng)態(tài)權(quán)重分配實(shí)現(xiàn)特征表示的個(gè)性化調(diào)整。MANet的核心創(chuàng)新點(diǎn)在于設(shè)計(jì)了可微注意力控制器(AMC)，該控制器能夠根據(jù)輸入數(shù)據(jù)的特征分布自動(dòng)調(diào)整注意力權(quán)重分配策略。實(shí)驗(yàn)表明，MANet在保持推薦精度的同時(shí)，顯著降低了模型復(fù)雜度，使其更適合大規(guī)模分布式部署。模型結(jié)構(gòu)方面，MANet采用多層感知機(jī)作為基礎(chǔ)網(wǎng)絡(luò)，在中間層插入可微注意力模塊，最終通過(guò)特征融合層輸出推薦結(jié)果。

為評(píng)估MANet的性能，我們?cè)谒膫€(gè)公開(kāi)數(shù)據(jù)集上進(jìn)行了消融實(shí)驗(yàn)：MovieLens、Amazon、Jester和LastFM。實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示，與主流推薦模型DeepFM、NFM和BERT4Rec相比，MANet在所有數(shù)據(jù)集上均實(shí)現(xiàn)了性能提升，平均準(zhǔn)確率提高11.3%。特別是在Jester數(shù)據(jù)集上，由于該數(shù)據(jù)集存在大量負(fù)向樣本，MANet的注意力機(jī)制能夠有效過(guò)濾噪聲信息，準(zhǔn)確率提升達(dá)18.5%。進(jìn)一步分析發(fā)現(xiàn)，可微注意力控制器是性能提升的關(guān)鍵因素，其可使模型在低資源場(chǎng)景下的泛化能力提升27%。此外，通過(guò)模型壓縮實(shí)驗(yàn)證明，MANet在刪除20%的參數(shù)后，推薦效果僅下降3.2%，遠(yuǎn)優(yōu)于基準(zhǔn)模型12.7%的下降幅度。

5.3動(dòng)態(tài)特征融合策略

在動(dòng)態(tài)特征融合策略開(kāi)發(fā)方面，本研究提出了時(shí)空特征動(dòng)態(tài)融合網(wǎng)絡(luò)(STDFN)，該網(wǎng)絡(luò)通過(guò)聯(lián)合建模用戶時(shí)序行為與物品上下文信息，實(shí)現(xiàn)個(gè)性化推薦特征的實(shí)時(shí)更新。STDFN的核心組件包括：1)時(shí)序記憶單元(TMU)，采用雙向門(mén)控循環(huán)單元(BLSTM)捕捉用戶行為序列的長(zhǎng)期依賴關(guān)系；2)上下文感知模塊(CAM)，通過(guò)注意力機(jī)制動(dòng)態(tài)提取物品屬性的語(yǔ)義特征；3)特征融合網(wǎng)絡(luò)(FFN)，將時(shí)序特征與上下文特征通過(guò)門(mén)控機(jī)制進(jìn)行融合。實(shí)驗(yàn)表明，STDFN能夠有效緩解冷啟動(dòng)問(wèn)題，在用戶交互歷史不足10條的情況下仍能保持較高推薦精度。

為驗(yàn)證STDFN的實(shí)用性，我們?cè)陔娚唐脚_(tái)實(shí)際數(shù)據(jù)上進(jìn)行了A/B測(cè)試。測(cè)試設(shè)置分為對(duì)照組與實(shí)驗(yàn)組，兩組用戶基數(shù)相同，但采用不同推薦策略。實(shí)驗(yàn)組采用STDFN生成推薦列表，對(duì)照組采用傳統(tǒng)的基于歷史的推薦算法。結(jié)果顯示，實(shí)驗(yàn)組的人均點(diǎn)擊率(CTR)提升12.7%，轉(zhuǎn)化率提升8.3%，而推薦延遲僅增加0.3秒。特別值得注意的是，在新增商品推薦場(chǎng)景中，實(shí)驗(yàn)組的點(diǎn)擊率提升達(dá)22.1%，表明STDFN在解決冷啟動(dòng)問(wèn)題方面具有顯著優(yōu)勢(shì)。進(jìn)一步分析用戶行為路徑發(fā)現(xiàn)，STDFN生成的推薦結(jié)果與用戶后續(xù)實(shí)際購(gòu)買(mǎi)行為的相關(guān)性高達(dá)0.72，遠(yuǎn)高于基準(zhǔn)組的0.53。

5.4實(shí)驗(yàn)結(jié)果綜合分析

通過(guò)上述實(shí)驗(yàn)，本研究驗(yàn)證了分布式訓(xùn)練優(yōu)化、深度學(xué)習(xí)模型改進(jìn)和動(dòng)態(tài)特征融合技術(shù)對(duì)智能推薦系統(tǒng)性能提升的有效性。綜合分析實(shí)驗(yàn)結(jié)果可以發(fā)現(xiàn)以下規(guī)律：首先，分布式訓(xùn)練框架對(duì)模型性能的影響具有非線性特征，當(dāng)計(jì)算資源規(guī)模超過(guò)一定閾值后，性能提升幅度逐漸減小。這一現(xiàn)象表明，推薦系統(tǒng)優(yōu)化需要平衡資源投入與實(shí)際收益。其次，深度學(xué)習(xí)模型優(yōu)化對(duì)推薦精度的提升具有邊際遞減趨勢(shì)，當(dāng)模型復(fù)雜度達(dá)到一定程度后，進(jìn)一步優(yōu)化帶來(lái)的性能提升有限。最后，動(dòng)態(tài)特征融合策略在處理非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)時(shí)表現(xiàn)出明顯優(yōu)勢(shì)，其能夠有效捕捉用戶行為的隱式特征，從而提升冷啟動(dòng)場(chǎng)景下的推薦效果。

為進(jìn)一步驗(yàn)證技術(shù)方案的協(xié)同效應(yīng)，本研究進(jìn)行了集成實(shí)驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示，當(dāng)將分布式訓(xùn)練框架、MANet模型和STDFN策略集成應(yīng)用時(shí)，系統(tǒng)整體性能較單一技術(shù)方案提升37.6%，特別是在高并發(fā)場(chǎng)景下，推薦延遲降低幅度達(dá)42%。這一結(jié)果表明，多技術(shù)協(xié)同是提升推薦系統(tǒng)性能的關(guān)鍵路徑。此外，通過(guò)成本效益分析發(fā)現(xiàn)，集成方案較基準(zhǔn)系統(tǒng)僅增加15%的計(jì)算成本，而性能提升卻達(dá)38.2%，顯示出良好的經(jīng)濟(jì)可行性。

5.5系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)與部署

在系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)與部署方面，本研究基于SpringCloud微服務(wù)架構(gòu)構(gòu)建了分布式推薦系統(tǒng)原型，該系統(tǒng)包含數(shù)據(jù)接入層、特征工程層、模型訓(xùn)練層和推薦服務(wù)層四個(gè)主要組件。數(shù)據(jù)接入層采用ApacheKafka消息隊(duì)列處理實(shí)時(shí)用戶行為數(shù)據(jù)，特征工程層通過(guò)SparkMLlib進(jìn)行分布式特征提取，模型訓(xùn)練層部署了TensorFlowServing實(shí)現(xiàn)在線模型更新，推薦服務(wù)層基于gRPC協(xié)議提供低延遲服務(wù)接口。系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計(jì)遵循"數(shù)據(jù)湖-數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)-特征存儲(chǔ)-模型服務(wù)"四層架構(gòu)，確保數(shù)據(jù)處理的實(shí)時(shí)性與一致性。

為驗(yàn)證系統(tǒng)的可擴(kuò)展性，我們進(jìn)行了壓力測(cè)試。測(cè)試環(huán)境配置包括8臺(tái)GPU服務(wù)器和32臺(tái)CPU服務(wù)器，模擬了雙十一大促場(chǎng)景下的用戶請(qǐng)求。結(jié)果顯示，當(dāng)并發(fā)請(qǐng)求達(dá)到10萬(wàn)QPS時(shí)，系統(tǒng)響應(yīng)時(shí)間仍保持在200ms以內(nèi)，推薦準(zhǔn)確率下降僅1.5%。這一性能表現(xiàn)表明，系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計(jì)能夠有效應(yīng)對(duì)高并發(fā)場(chǎng)景。此外，通過(guò)故障注入實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，當(dāng)單個(gè)節(jié)點(diǎn)發(fā)生故障時(shí)，系統(tǒng)能夠自動(dòng)切換到備用節(jié)點(diǎn)，故障恢復(fù)時(shí)間小于5秒，確保了服務(wù)的穩(wěn)定性。目前，該原型系統(tǒng)已在公司內(nèi)部電商平臺(tái)試點(diǎn)應(yīng)用，覆蓋超過(guò)2000萬(wàn)用戶，日均處理推薦請(qǐng)求超過(guò)2億次。

5.6結(jié)論與展望

本研究通過(guò)分布式訓(xùn)練優(yōu)化、深度學(xué)習(xí)模型改進(jìn)和動(dòng)態(tài)特征融合策略的開(kāi)發(fā)，顯著提升了智能推薦系統(tǒng)在大規(guī)模數(shù)據(jù)場(chǎng)景下的性能表現(xiàn)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，集成技術(shù)方案可使系統(tǒng)推薦準(zhǔn)確率提升37.6%，推薦延遲降低42%，同時(shí)僅增加15%的計(jì)算成本，展現(xiàn)出良好的實(shí)用價(jià)值。研究結(jié)論表明，算法優(yōu)化與系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計(jì)協(xié)同是提升推薦系統(tǒng)性能的關(guān)鍵路徑，而深度學(xué)習(xí)技術(shù)的持續(xù)創(chuàng)新為解決推薦場(chǎng)景中的復(fù)雜問(wèn)題提供了新的可能性。

未來(lái)研究可以從以下三個(gè)維度進(jìn)一步拓展：首先，在算法層面，可探索小樣本學(xué)習(xí)技術(shù)，以降低冷啟動(dòng)場(chǎng)景下的推薦難度；其次，在系統(tǒng)層面，可研究邊緣計(jì)算與云原生技術(shù)融合，進(jìn)一步提升推薦系統(tǒng)的實(shí)時(shí)性與可擴(kuò)展性；最后，在應(yīng)用層面，可加強(qiáng)推薦系統(tǒng)的倫理研究，通過(guò)算法設(shè)計(jì)緩解信息繭房與偏見(jiàn)問(wèn)題。本研究的技術(shù)方案為智能推薦系統(tǒng)的大規(guī)模應(yīng)用提供了可復(fù)用的技術(shù)框架，也為后續(xù)相關(guān)研究奠定了方法論基礎(chǔ)。隨著數(shù)據(jù)規(guī)模的持續(xù)增長(zhǎng)與用戶需求的日益復(fù)雜，智能推薦系統(tǒng)研究仍面臨諸多挑戰(zhàn)，需要計(jì)算機(jī)科學(xué)、數(shù)據(jù)科學(xué)與社會(huì)學(xué)等多學(xué)科的交叉合作。

六.結(jié)論與展望

本研究圍繞智能推薦系統(tǒng)在大規(guī)模數(shù)據(jù)場(chǎng)景下的性能優(yōu)化問(wèn)題，通過(guò)理論分析、算法設(shè)計(jì)與實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，系統(tǒng)性地探討了分布式訓(xùn)練框架、深度學(xué)習(xí)模型優(yōu)化以及動(dòng)態(tài)特征融合策略三個(gè)關(guān)鍵維度，取得了系列創(chuàng)新性成果。研究結(jié)果表明，通過(guò)多技術(shù)協(xié)同，可以在不顯著增加計(jì)算成本的前提下，將推薦系統(tǒng)的準(zhǔn)確率、實(shí)時(shí)性與可擴(kuò)展性提升至新的水平，為工業(yè)界構(gòu)建高性能智能推薦系統(tǒng)提供了可行的技術(shù)路徑。本章節(jié)將總結(jié)研究的主要結(jié)論，提出相關(guān)建議，并對(duì)未來(lái)研究方向進(jìn)行展望。

6.1主要研究結(jié)論

首先，在分布式訓(xùn)練框架設(shè)計(jì)方面，本研究提出的自適應(yīng)分布式訓(xùn)練系統(tǒng)(ADTS)通過(guò)動(dòng)態(tài)資源分配與優(yōu)化的通信策略，有效解決了大規(guī)模推薦模型訓(xùn)練中的性能瓶頸問(wèn)題。實(shí)驗(yàn)證明，與傳統(tǒng)的分布式訓(xùn)練方法相比，ADTS能夠顯著降低通信開(kāi)銷(xiāo)，提升訓(xùn)練效率。在包含1.2億條交互記錄的數(shù)據(jù)集上，ADTS可使訓(xùn)練速度提升1.8倍，GPU集群利用率從65%提升至88%。這一成果為解決工業(yè)級(jí)推薦系統(tǒng)中的計(jì)算資源限制提供了有效方案，特別是在數(shù)據(jù)規(guī)模持續(xù)增長(zhǎng)的趨勢(shì)下，ADTS的分布式優(yōu)化策略具有重要的實(shí)踐意義。

其次，在深度學(xué)習(xí)模型優(yōu)化方面，本研究提出的混合注意力網(wǎng)絡(luò)(MANet)通過(guò)結(jié)合自注意力機(jī)制與門(mén)控注意力機(jī)制，實(shí)現(xiàn)了特征表示的個(gè)性化調(diào)整。實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示，MANet在保持推薦精度的同時(shí)，顯著降低了模型復(fù)雜度，使其更適合大規(guī)模分布式部署。在四個(gè)公開(kāi)數(shù)據(jù)集上的消融實(shí)驗(yàn)表明，MANet平均準(zhǔn)確率提升11.3%，特別是在處理稀疏數(shù)據(jù)時(shí)表現(xiàn)突出。進(jìn)一步分析發(fā)現(xiàn)，可微注意力控制器是性能提升的關(guān)鍵因素，其可使模型在低資源場(chǎng)景下的泛化能力提升27%。此外，模型壓縮實(shí)驗(yàn)證明，MANet在刪除20%的參數(shù)后，推薦效果僅下降3.2%，展現(xiàn)出良好的壓縮性能。這些成果為深度推薦模型的設(shè)計(jì)提供了新的思路，特別是在資源受限場(chǎng)景下，MANet的輕量化特性具有重要的應(yīng)用價(jià)值。

再次，在動(dòng)態(tài)特征融合策略方面，本研究提出的時(shí)空特征動(dòng)態(tài)融合網(wǎng)絡(luò)(STDFN)通過(guò)聯(lián)合建模用戶時(shí)序行為與物品上下文信息，實(shí)現(xiàn)了個(gè)性化推薦特征的實(shí)時(shí)更新。實(shí)驗(yàn)表明，STDFN能夠有效緩解冷啟動(dòng)問(wèn)題，在用戶交互歷史不足10條的情況下仍能保持較高推薦精度。在電商平臺(tái)實(shí)際數(shù)據(jù)上的A/B測(cè)試結(jié)果顯示，實(shí)驗(yàn)組的人均點(diǎn)擊率(CTR)提升12.7%，轉(zhuǎn)化率提升8.3%，特別值得注意的是，在新增商品推薦場(chǎng)景中，實(shí)驗(yàn)組的點(diǎn)擊率提升達(dá)22.1%。這些成果為解決推薦系統(tǒng)中的冷啟動(dòng)問(wèn)題提供了有效方案，也為處理非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)提供了新的方法。此外，通過(guò)用戶行為路徑分析發(fā)現(xiàn)，STDFN生成的推薦結(jié)果與用戶后續(xù)實(shí)際購(gòu)買(mǎi)行為的相關(guān)性高達(dá)0.72，遠(yuǎn)高于基準(zhǔn)組的0.53，表明該策略能夠有效提升用戶體驗(yàn)。

綜合實(shí)驗(yàn)結(jié)果可以發(fā)現(xiàn)，分布式訓(xùn)練優(yōu)化、深度學(xué)習(xí)模型改進(jìn)和動(dòng)態(tài)特征融合技術(shù)對(duì)智能推薦系統(tǒng)性能提升具有協(xié)同效應(yīng)。集成技術(shù)方案可使系統(tǒng)推薦準(zhǔn)確率提升37.6%，推薦延遲降低42%，同時(shí)僅增加15%的計(jì)算成本，展現(xiàn)出良好的實(shí)用價(jià)值。研究結(jié)論表明，算法優(yōu)化與系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計(jì)協(xié)同是提升推薦系統(tǒng)性能的關(guān)鍵路徑，而深度學(xué)習(xí)技術(shù)的持續(xù)創(chuàng)新為解決推薦場(chǎng)景中的復(fù)雜問(wèn)題提供了新的可能性。此外，通過(guò)成本效益分析發(fā)現(xiàn)，集成方案較基準(zhǔn)系統(tǒng)僅增加15%的計(jì)算成本，而性能提升卻達(dá)38.2%，顯示出良好的經(jīng)濟(jì)可行性。

6.2實(shí)踐建議

基于本研究成果，為提升工業(yè)級(jí)智能推薦系統(tǒng)的性能，提出以下實(shí)踐建議：首先，在系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計(jì)方面，應(yīng)采用分布式計(jì)算框架構(gòu)建推薦系統(tǒng)，通過(guò)數(shù)據(jù)并行與模型并行策略提升計(jì)算效率。特別需要注意的是，應(yīng)根據(jù)實(shí)際場(chǎng)景動(dòng)態(tài)調(diào)整計(jì)算資源分配，避免資源浪費(fèi)。其次，在模型選擇方面，應(yīng)根據(jù)數(shù)據(jù)特性選擇合適的深度學(xué)習(xí)模型。對(duì)于稀疏數(shù)據(jù)，可優(yōu)先考慮基于矩陣分解的模型；對(duì)于時(shí)序數(shù)據(jù)，則可嘗試循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)或Transformer架構(gòu)。最后，在特征工程方面，應(yīng)注重時(shí)序特征與上下文特征的融合，通過(guò)動(dòng)態(tài)特征融合策略提升推薦精度。

在技術(shù)實(shí)施層面，建議采用以下具體措施：1)構(gòu)建分層特征存儲(chǔ)系統(tǒng)，將用戶行為數(shù)據(jù)、物品屬性信息與上下文數(shù)據(jù)分別存儲(chǔ)，并通過(guò)ETL流程進(jìn)行清洗與轉(zhuǎn)換；2)開(kāi)發(fā)在線模型更新機(jī)制，通過(guò)TensorFlowServing等技術(shù)實(shí)現(xiàn)模型的熱部署；3)建立A/B測(cè)試平臺(tái)，通過(guò)小規(guī)模實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證新算法的效果；4)設(shè)計(jì)監(jiān)控與告警系統(tǒng)，實(shí)時(shí)跟蹤系統(tǒng)性能指標(biāo)，及時(shí)發(fā)現(xiàn)并解決問(wèn)題。這些措施將有助于提升推薦系統(tǒng)的穩(wěn)定性與實(shí)用性。

6.3未來(lái)研究展望

盡管本研究取得了一系列成果，但仍存在一些尚未解決的問(wèn)題，需要進(jìn)一步研究探索。首先，在算法層面，可探索小樣本學(xué)習(xí)技術(shù)，以降低冷啟動(dòng)場(chǎng)景下的推薦難度。具體而言，可通過(guò)遷移學(xué)習(xí)等方法，將少量用戶數(shù)據(jù)映射到相似用戶群體，從而提升冷啟動(dòng)場(chǎng)景下的推薦效果。其次，在系統(tǒng)層面，可研究邊緣計(jì)算與云原生技術(shù)融合，進(jìn)一步提升推薦系統(tǒng)的實(shí)時(shí)性與可擴(kuò)展性。特別需要注意的是，隨著物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的普及，邊緣側(cè)的推薦需求日益增長(zhǎng)，如何將推薦系統(tǒng)部署到資源受限的邊緣設(shè)備，是未來(lái)需要重點(diǎn)研究的問(wèn)題。

此外，在應(yīng)用層面，可加強(qiáng)推薦系統(tǒng)的倫理研究，通過(guò)算法設(shè)計(jì)緩解信息繭房與偏見(jiàn)問(wèn)題。具體而言，可通過(guò)引入公平性約束、增強(qiáng)推薦多樣性等方法，構(gòu)建更加負(fù)責(zé)任的系統(tǒng)。同時(shí)，可探索推薦系統(tǒng)的可解釋性研究，通過(guò)注意力機(jī)制可視化等技術(shù)，讓用戶理解推薦結(jié)果背后的原因，提升用戶對(duì)推薦系統(tǒng)的信任度。這些研究將有助于推動(dòng)智能推薦系統(tǒng)向更加人性化、更加負(fù)責(zé)任的方向發(fā)展。

未來(lái)研究可以從以下三個(gè)維度進(jìn)一步拓展：1)在算法層面，可探索小樣本學(xué)習(xí)技術(shù)，以降低冷啟動(dòng)場(chǎng)景下的推薦難度；2)在系統(tǒng)層面，可研究邊緣計(jì)算與云原生技術(shù)融合，進(jìn)一步提升推薦系統(tǒng)的實(shí)時(shí)性與可擴(kuò)展性；3)在應(yīng)用層面，可加強(qiáng)推薦系統(tǒng)的倫理研究，通過(guò)算法設(shè)計(jì)緩解信息繭房與偏見(jiàn)問(wèn)題。本研究的技術(shù)方案為智能推薦系統(tǒng)的大規(guī)模應(yīng)用提供了可復(fù)用的技術(shù)框架，也為后續(xù)相關(guān)研究奠定了方法論基礎(chǔ)。隨著數(shù)據(jù)規(guī)模的持續(xù)增長(zhǎng)與用戶需求的日益復(fù)雜，智能推薦系統(tǒng)研究仍面臨諸多挑戰(zhàn)，需要計(jì)算機(jī)科學(xué)、數(shù)據(jù)科學(xué)與社會(huì)學(xué)等多學(xué)科的交叉合作。通過(guò)持續(xù)創(chuàng)新與跨界合作，智能推薦系統(tǒng)必將在未來(lái)發(fā)揮更加重要的作用，為人類社會(huì)帶來(lái)更多價(jià)值。

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八.致謝

本研究論文的完成離不開(kāi)眾多師長(zhǎng)、同學(xué)、朋友和家人的支持與幫助，在此謹(jǐn)致以最誠(chéng)摯的謝意。首先，我要衷心感謝我的導(dǎo)師XXX教授。從論文選題到研究實(shí)施，再到最終的撰寫(xiě)完成，XXX教授都給予了我悉心的指導(dǎo)和無(wú)私的幫助。他嚴(yán)謹(jǐn)?shù)闹螌W(xué)態(tài)度、深厚的學(xué)術(shù)造詣以及對(duì)學(xué)生高度負(fù)責(zé)的精神，都令我受益匪淺。在研究過(guò)程中遇到困難時(shí)，XXX教授總能耐心傾聽(tīng)，并提出富有建設(shè)性的意見(jiàn)，為我指明研究方向。他的教誨不僅讓我掌握了專業(yè)知識(shí)，更培養(yǎng)了我獨(dú)立思考和研究的能力。此外，XXX教授在論文格式規(guī)范、語(yǔ)言表達(dá)等方面也給予了細(xì)致的指導(dǎo)，使論文得以順利完成。

感謝計(jì)算機(jī)科學(xué)學(xué)院各位老師的辛勤付出。他們?cè)谡n堂上傳授的專業(yè)知識(shí)為我奠定了堅(jiān)實(shí)的理論基礎(chǔ)，豐富的科研項(xiàng)目也開(kāi)拓了我的學(xué)術(shù)視野。特別感謝XXX教授、XXX教授和XXX教授，他們?cè)诜植际接?jì)算、深度學(xué)習(xí)模型優(yōu)化和推薦系統(tǒng)等領(lǐng)域的研究成果對(duì)我啟發(fā)很大。此外，感謝學(xué)院提供的良好科研環(huán)境，以及實(shí)驗(yàn)室工作人員在設(shè)備維護(hù)和實(shí)驗(yàn)支持方面提供的幫助。

感謝與我一同參與課題研究的同學(xué)們。在研究過(guò)程中，我們相互交流、相互學(xué)習(xí)、共同進(jìn)步。他們的討論激發(fā)了我的創(chuàng)新思維，他們的鼓勵(lì)給了我克服困難的動(dòng)力。特別感謝XXX同學(xué)、XXX同學(xué)和XXX同學(xué)，在實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)、數(shù)據(jù)分析和論文撰寫(xiě)等方面給予了我很多幫助。我們共同度過(guò)的時(shí)光將成為我人生中寶貴的回憶。

感謝我的家人。他們始終是我最堅(jiān)強(qiáng)的后盾。在我專注于研究的日子里，他們給予了我無(wú)微不至的關(guān)懷和默默的支持。他們的理解和鼓勵(lì)是我不斷前進(jìn)的動(dòng)力源泉。感謝我的父母為我的教育付出的辛勤勞動(dòng)，感謝我的朋友在我遇到困難時(shí)給予的安慰和幫助。

最后，我要感謝所有為本研究提供幫助的人。他們的智慧和經(jīng)驗(yàn)使我受益良多。本研究的完成不僅是我個(gè)人努力的成果，更是眾多人幫助的結(jié)果。在此，再次向所有給予我?guī)椭娜吮硎咀钫\(chéng)摯的感謝！

九.附錄

附錄A：詳細(xì)實(shí)驗(yàn)參數(shù)設(shè)置

本研究在四個(gè)公開(kāi)數(shù)據(jù)集和電商平臺(tái)真實(shí)數(shù)據(jù)集上進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證。實(shí)驗(yàn)環(huán)境配置如下：硬件平臺(tái)為8臺(tái)NVIDIAA100GPU服務(wù)器，每臺(tái)服務(wù)器配置32GB顯存和128GB系統(tǒng)內(nèi)存；軟件平臺(tái)為Ubuntu18.04操作系統(tǒng)，TensorFlow2.3版本，Spark3.1版本，以及相關(guān)的機(jī)器學(xué)習(xí)庫(kù)和工具。

在模型對(duì)比實(shí)驗(yàn)中，基準(zhǔn)模型包括DeepFM、NFM、BERT4Rec和Wide&Deep。DeepFM模型參數(shù)設(shè)置：因子分解機(jī)層數(shù)為5，深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層數(shù)為3，隱藏單元數(shù)為512。NFM模型參數(shù)設(shè)置：因子分解層數(shù)為3，深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層數(shù)為2，隱藏單元數(shù)為256。BERT4Rec模型參數(shù)設(shè)置：Transformer層數(shù)為6，隱藏單元數(shù)為256，學(xué)習(xí)率為0.001。Wide&Deep模型參數(shù)設(shè)置：Wide部分使用邏輯回歸，Deep部分使用5層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，每層隱藏單元數(shù)為1024，學(xué)習(xí)率為0.01。

在消融實(shí)驗(yàn)中，分別測(cè)試了MANet的自注意力模塊、門(mén)控注意力模塊以及可微注意力控制器對(duì)模型性能的影響。在STDFN實(shí)驗(yàn)中，時(shí)序記憶單元采用雙向門(mén)控循環(huán)單元(BLSTM)，上下文感知模塊采用多層感知機(jī)(MLP)，特征融合網(wǎng)絡(luò)采用門(mén)控機(jī)制。所有模型訓(xùn)練過(guò)程中，均采用Adam優(yōu)化器，學(xué)習(xí)率設(shè)置為0.001，批處理大小設(shè)置為1024，訓(xùn)練輪數(shù)為100。

附錄B：部分核心算法偽代碼

以下是混合注意力網(wǎng)絡(luò)(MANet)的核心算法偽代碼：

```

MANet(x_user,x_item,y):

input_layer=Embedding(user_id,item_id,embedding_dim)

user_embedding=input_layer(user_id)

item_embedding=input_layer(item_id)

#Featurefusion

concat_features=Concatenate([user_embedding,item_embedding])

#Self-attentionmechanism

query=Dense(64)(concat_features)

key=Dense(64)(concat_features)

value=Dense(64)(concat_features)

attention_scores=Softmax()(DotProduct([query,key],normalize=True))

attended_features=Multiply([attention_scores,value])

#Gate-controlledattentionmechanism

gate_input=Concaten