Wide & Deep算法进行特征组合的商品推荐详细教程

商品推荐是电子商务领域中的重要任务之一。Wide & Deep算法是一种结合了广度和深度模型的推荐算法，能够有效地利用特征组合来提高推荐的准确性和多样性。本文将为您提供一个详细的教程，介绍Wide & Deep算法的原理，并提供代码和数据，帮助您理解和实现该算法。

1. Wide & Deep算法原理

Wide & Deep算法由Google于2016年提出，它结合了线性模型（广度模型）和神经网络模型（深度模型）两个部分。广度模型用于学习低阶（例如特征组合）的关联，而深度模型则用于学习高阶（例如特征交叉）的关联。通过结合这两个模型，Wide & Deep算法能够充分利用特征的组合信息和非线性关系，提升推荐的效果。

2. 数据准备

在开始实现Wide & Deep算法之前，我们需要准备相应的数据。假设我们有一个商品推荐的数据集，其中包含用户ID、商品ID和推荐标签。我们可以将数据保存在一个CSV文件中，每一行表示一个样本，包含用户ID、商品ID和标签。

下面是一个示例数据集的部分内容：

user_id,product_id,label
1,1001,1
1,1002,0
2,1003,1
2,1004,1
...

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