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...
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。
文章对Wide&Deep模型的效果进行了线上的验证,实验结果如下: 从实验结果可以看到相较于Wide模型,Wide&Deep模型可以带来接近4%的收益提升,同时AUC也有0.2%的提升;同时相较于Deep模型,Wide&Deep模型也可以带来接近1%的收益提升,AUC也有0.6%的提升。 六、结论 从现在来看Wide&Deep仍然是一种十分有效的并且可以实际进行...
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。
Step5:用户的Query、推荐app(Items)、用户行为(User Actions)会记录在log中供模型训练 本篇论文重点关注如何对结果进行排序,即Step3 Wide & Deep Learning Wide Wide部分是一个线性模型,如图所示: 拟合y=w^Tx+b ,其中y是目标变量,即用户是否安装app,x是特征,其中可以利用特征交叉组合: \phi_k(x) = \prod_...
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。
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。下面结合这张图对这两个部分做一个详细一点的介绍。
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...
1) 深宽模型框架联合训练带有embedding的前馈神经网络和交叉特征的线性模型,可作为稀疏数据输入的推荐系统。 2) 实现和评估深宽模型在Google Play上,一个活跃了一亿用户和超一亿apps的手机app商店。 3) 在Tensorflow1的高阶API中开源了代码。 Wide & Deep原理 ...
ensemble时,单个的基模型在训练的时候是彼此独立的。只有在做预测的时候,才将多个基模型的预测结果进行融合得到最终的预测结果。 WDL是将wide模型和deep模型作为一个整体进行训练,意味着同步用反向传播技术更新wide模型和deep模型的参数 4 实验结果 实验结果也表明,WDL模型不管是在线下还是线上相比于单独的wide模型和单...