NCF（Neural Collaborative Filtering），即神经协同过滤，是协同过滤算法的一种改进模型，适应于深度学习的需求。NCF能够更准确地对用户和项目进行个性化匹配，提高推荐的准确率，并且具有良好的可扩展性。
NCF是由两部分组成：GMF（Generalized Matrix Factorization）和MLP（Multi-Layer Perceptron）。NCF的计算主要包含以下几个步骤：首先，输入用户和项目的embedding，通过GMF和MLP两个部分分别进行学习得到两个向量；然后，将这两个向量进行连接得到一个联合向量；最后，通过一个全连接层得到最终的预测结果。它用神经网络替代了传统机器学习中的线性模型，实现了对用户和项目之间复杂非线性关系的建模。
GMF部分类似于传统的矩阵分解模型，将用户和项目的embedding做逐元素乘积得到向量。MLP部分将用户和项目的embedding进行连接，通过多层的全连接神经网络，学习用户和项目之间的非线性关系。
至于如何选择NCF中的超参数，首先需要了解每个超参数的具体含义：latent factor (隐藏因子)影响用户和项目的embedding空间的维度；layers决定了MLP中连接层数，每层的size 决定了每一层的节点数量；reg决定了正则化系数的大小，用于防止模型过拟合。通过实验和对比，可以确定最佳的超参数组合。
NCF模型不仅可以解决稀疏问题，更加重要的是，它能够拟合用户的潜在需求，对于那些没有具体行为数据的冷启动问题，可以通过NCF中的神经网络进行有效的学习和推测。从实际效果看，NCF模型在推荐系统中的表现优于传统方法，逐渐成为各大电商、在线服务平台的推荐算法主流。
扩展性方面，NCF提供了将用户与项目的交互信息以神经网络模式进行建模的可能，为基于协同过滤的人工智能推荐系统提供了一种新的思考方式。同时，NCF模型的框架设计层次清晰，易于拓展和修改，有利于适应更多的实际应用场景。
简单地说，NCF是一种基于神经网络的协同过滤模型，能够处理大规模的数据，学习复杂的模式，提供准确的推荐结果，具有良好的扩展性和可维护性，是推荐系统研究的一个重要方向。