进行筛选和检索结束之后,最后再调用Wide & Deep模型进行CTR预估,根据预测出来的CTR对这些APP进行排序。在这篇paper当中我们同样忽略其他技术细节,只关注与Wide & Deep模型的实现。Wide & Deep原理 首先我们来看下业内的常用的模型的结构图:这张图源于论文,从左到右分别展示了Wide模型,Wide & Deep模型以及Deep模...
进行筛选和检索结束之后,最后再调用Wide & Deep模型进行CTR预估,根据预测出来的CTR对这些APP进行排序。在这篇paper当中我们同样忽略其他技术细节,只关注与Wide & Deep模型的实现。 Wide & Deep原理 首先我们来看下业内的常用的模型的结构图: 这张图源于论文,从左到右分别展示了Wide模型,Wide & Deep模型以及Deep模型。
在这篇paper当中我们同样忽略其他技术细节,只关注与Wide & Deep模型的实现。 Wide & Deep原理 首先我们来看下业内的常用的模型的结构图: 这张图源于论文,从左到右分别展示了Wide模型,Wide & Deep模型以及Deep模型。从图上我们也看得出来所谓的Wide模型呢其实就是线性模型,Deep模型是深度神经网络模型。下面结合这张...
进行筛选和检索结束之后,最后再调用Wide & Deep模型进行CTR预估,根据预测出来的CTR对这些APP进行排序。在这篇paper当中我们同样忽略其他技术细节,只关注与Wide & Deep模型的实现。 Wide & Deep原理 首先我们来看下业内的常用的模型的结构图: 这张图源于论文,从左到右分别展示了Wide模型,Wide & Deep模型以及Deep模型。
结合wide(线性模型)和deep(深度学习模型)建立推荐系统模型,得到每个推荐的得分。 模型优点: memorization(记忆性):根据历史数据获得共现数据的一些特征,挖掘相关性,体现推荐的准确性; generalization(泛化性):学习到一些过去从未出现过的心特征,体现推荐的新颖性; Wide & Deep模型融合了以上两点: Wide: 广义线性模型(...
在该论文中,我们提出了Wide & Deep学习框架,通过共同训练一个线性模型和一个神经网络去在一个模型中同时得到记忆和泛化能力,如图1所示。 该论文的主要贡献有: 为具有稀疏输入的通用推荐系统联合训练带有embeddings的前馈神经网络和带有特征转换的线性模型的Wide & Deep学习框架。
通常会将前两者合并叫query,后者叫item,抽象为query-item的输入输出问题。论文主要讨论将wide&deep模型应用在ranking模块。 在工业界中大规模推荐系统的排序模块,广义线性模型比如逻辑回归被广泛应用,因为简单、可扩展、可解释。模型通常是通过one-hot编码的二值化特征输入进行训练。这种线性模型的记忆能力通常是通过特征...
一、论文背景 1、“wide”类型的模型利用cross-product方式进行特征交叉产生的特征具有很好的效果和很好的可解释性,但是需要较强的经验知识进行特征工程。 2、“deep”类型的模型通过将稀疏特征转换为稠密特征从而进一步挖掘高阶的特征组合,这种方式在用户-商品对比较稀疏的情况下,具备较强的泛化能力,可能给用户推荐不太...
Wide & Deep原理 The Wide Component wide组件是一个广义线性模型,y = wTx + b,其中y是预测值,x=[x1, x2, ...,xd],w=[w1, w2,...,wd],模型参数b是偏差。输入特征包括原始特征和交叉特征。 交叉特征不好的地方在于,对于训练集中没有出现的样本,它不能进行泛化。wide模型可以对一些特例进行“记忆”...
Generalization, is based on transitivity of correlation and explores new feature combinations that have never or rarely occurred in the past. “泛化”能力指能将从历史数据集中学到的模式迁移,用于对包含未出现特征组合的样本进行预测。 (2)为什么wide模型的“记忆”能力强?deep模型的“泛化”能力强?