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...
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...
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线上部署的CTR预估模型,也有很多公司的Base模型采用的是Wide&Deep模型,可以说该模型对后来CTR深度模型的发展具有很大的指导意义,所以该论文是CTR预估模型领域非常经典的论文,推荐大家有时间能够仔细阅读几遍。 论文地址: 除了分享推荐、搜索、广告领域最新最热的算...
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(...
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。下面结合这张图对这两个部分做一个详细一点的介绍。
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。下面结合这张图对这两个部分做一个详细一点的介绍。
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”...
Wide & Deep论文阅读 Wide & Deep算法解决的问题 在推荐系统中LR算法应用的非常广泛,但是LR是一种线性模型,没法学到特征交叉(高阶组合特征),为了解决这个问题,在实际中我们常常需要做特征工程提取高阶特征,一种常用的做法就是求特征的cross-product,如(“gender=female” and “language=en”)。但是在推荐系统中...
现有wide模型memorization能力强,不具备generalization能力。deep模型具备generalization能力,但在数据稀疏的情况下也存在过于“泛化”,进而推荐不相关物品的情况。 1 WDL是如何解决这个问题的 WDL将wide linear model 和deep neural network 结合起来,一起训练。WDL模型的优势在于同时获得了wide模型的memorization(“记忆”)能...
论文的主要贡献包括: (1)通用于具有稀疏输入的推荐系统的wide&deep框架,同时训练带有嵌入的前馈神经网络和带有特征变换的线形模型。 (2)在Google Play上实施的Wide&Deep推荐系统的实施和评估,Google Play是一个拥有超过10亿活跃用户和超过100万个应用的移动应用商店。