Deep侧就是DNN,通过embedding的方式将categorical/id特征映射成稠密向量,让DNN学习到这些特征之间的深层交叉,以增强扩展能力。 模型的实现与模型结构类似由deep和wide两部分组成,这两部分结构所需要的特征在上面已经说过了,针对当前数据集实现,我们在wide部分加入了所有可能的一阶特征,包括数值特征和类别特征的onehot都加...
缺点是当用户-商品交互数据稀疏时候,很容易过拟合, desnse embeedding是一个nonzero的预测,如果出现过拟合,那么会推荐出不相关的产品。 该文章,将wide linear模型和deep neural模型相结合,构建同时具有memorization和generlization的模型。 推荐系统整体框架 用户访问发起Query,然后从db里面通过简单的机器学习模型结合一些...
使用不同于以往的线性模型与DNN串行连接的方式,而将线性模型与DNN并行连接,同时兼顾模型的Memorization与Generalization。 缺点: Wide侧的特征工程仍无法避免。 实践 依旧使用 MovieLens100K dataset,核心代码如下。其中需要注意的是,针对Wide部分采用了FTRL 优化器,Deep部分使用了Adam 优化器。 classWideDeep(o...
在这篇paper当中,我们将会介绍Wide & Deep模型,它在一个模型当中兼容了记忆性以及泛化性。它可以同时训练线性模型以及神经网络两个部分,从而达到更好的效果。论文的主要内容有以下几点:Wide & Deep模型,包含前馈神经网络embedding部分以及以及线性模型特征转换,在广义推荐系统当中的应用Wide & Deep模型在Google Play...
(2)泛化能力:可以被理解为模型传递特征的相关性, 以及发掘稀疏甚至从未出现过的稀有特征与最终标签相关性的能力(数据稀少的用户或者物品也能生成隐向量, 从而获得由数据支撑的推荐得分, 将全局数据传递到了稀疏物品上) 2. Wide & Deep 实现 Wide&Deep
Wide&Deep线上线下都有提升,且提升效果显著。 5. 优缺点分析 优点: 简单有效。结构简单易于理解,效果优异。目前仍在工业界广泛使用,也证明了该模型的有效性。 结构新颖。使用不同于以往的线性模型与DNN串行连接的方式,而将线性模型与DNN并行连接,同时兼顾模型的Memorization与Generalization。 缺点: Wide侧的特征工程...
Deep部分则是一个深度神经网络,它使用DNN来学习数据的潜在结构。WideDeep模型的优势在于,它能够将两种不...
Wide&Deep 模型的核心思想是结合线性模型的记忆能力(memorization)和 DNN 模型的泛化能力(generalization),在训练过程中同时优化 2 个模型的参数,从而达到整体模型的预测能力最优。 记忆(memorization)即从历史数据中发现item或者特征之间的相关性。 泛化(generalization)即相关性的传递,发现在历史数据中很少或者没有出现的...
图1 Wide and deep模型示意图 模型定义 定义wide and deep模型是比较简单的,tutorial中提供了比较完整的模型构建实例: 获取输入 模型的输入是一个python的dataframe。如tutorial的实例代码,可以通过pandas.read_csv从CSV文件中读入数据构建data frame。 定义feature columns ...