深度学习推荐模型-Wide&Deep

最新推荐文章于 2024-12-25 18:00:29 发布
最新推荐文章于 2024-12-25 18:00:29 发布
阅读量538 收藏 2
点赞数
分类专栏： 深入浅出AI 推荐系统 文章标签： 机器学习 人工智能 python 深度学习 推荐系统
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_36816848/article/details/114951337
版权
了解本专栏 订阅专栏 解锁全文 超级会员免费看
深度学习推荐模型-NFM
专注大数据与人工智能技术分享，欢迎私信加群互相学习！
03-25 719
深度学习推荐模型-NFM 本文参考链接，仅供个人学习： https://github.com/datawhalechina/team-learning-rs/tree/master/DeepRecommendationModel 相关学习书籍推荐：《深度学习推荐系统》王喆
深度学习推荐模型-DeepCrossing
专注大数据与人工智能技术分享，欢迎私信加群互相学习！
03-16 808
深度学习推荐模型-DeepCrossing 背景 特征工程是绕不开的话题，巧妙的特征组合也许能够为模型带来质的提升。但同时，特征工程耗费的资源也是相当可观的，对于后期模型特征的维护、模型线上部署不太友好。2016年，微软提出Deep Crossing模型，旨在解决特征工程中特征组合的难题，降低人力特征组合的时间开销，通过模型自动学习特征的组合方式，也能达到不错的效果，且在各种任务中表现出较好的稳定性。 与之前介绍的FNN、PNN不同的是，Deep Crossing并没有采用显式交叉特征的方式，而是利用
基于深度学习模型Wide&Deep的推荐
weixin_33924312的博客
11-16 573
本实验选用数据为UCI开源数据集，仅用于学习，请勿商用） Wide&Deep推荐算法出自一篇论文《Wide&Deep Learning for RecommenderSystems》，Wide&Deep由两部分组成，分别是Wide和Deep。先来说wide，表示的是generalized的推荐系统，传统的推荐系统都是通过线性算法基...
Task02 Wide & Deep_深度推荐模型
qq_36818174的博客
03-18 266
1、概述 在CTR预估任务中利用手工构造的交叉组合特征来使线性模型具有“记忆性”，使模型记住共现频率较高的特征组合，往往也能达到一个不错的baseline，且可解释性强。但这种方式有着较为明显的缺点： 特征工程需要耗费太多精力。 模型是强行记住这些组合特征的，对于未曾出现过的特征组合，权重系数为0，无法进行泛化。 为了加强模型的泛化能力，研究者引入了DNN结构，将高维稀疏特征编码为低维稠密的Embedding vector，这种基于Embedding的方式能够有效提高模型的泛化能力。但是，基于Embeddi
[搜广推]深度学习推荐模型（5）——Wide&Deep模型
最新发布
m0_69281817的博客
12-25 1137
Wide & Deep模型由Google在2016年提出。它旨在结合线性模型（Wide部分）的记忆能力和深度学习模型（Deep部分）的泛化能力，以解决推荐系统中的记忆性（Memorization）和泛化性（Generalization）问题。
Wide&Deep推荐框架
snowy19130140的博客
03-18 884
Wide&Deep框架Wide模型介绍Deep模型介绍W&D模型 Wide&Deep框架是Google在2016年发布的，文中设计了一种融合浅层(wide)和深层(deep)模型进行联合训练的框架，通过综合利用浅层模型的记忆能力和深层模型的泛化能力，实现单模型对推荐系统准确性和扩展性的兼顾。文中从推荐效果和服务性能上给出了两点评价： 效果上，在Google Play 进...
深度推荐模型-Wide&Deep
Etc_in_the_great的博客
03-18 288
一、动机 在CTR预估任务中利用手工制造的交叉组合特征来使线性模型具有“记忆性”，使模型记住共现频率较高的特征组合，往往也能达到一个不错的baseline，且可解释性强。但这种方式有着较为明显的缺点： 1.特征工程需要耗费太多精力。 2.模型是强行记住这些组合特征的，对于未曾出现过的特征组合，权重系数为0，无法进行泛化。 为了加强模型的泛化能力，研究者引入了DNN结构，将高维稀疏特征编码变为低维稠密的Embedding vector，这种基于Embedding的方式能够有效提高模型的泛化能力。但是，基于Em
推荐系统6--Wide&Deep与Deep&Cross模型（综合原始特征及交叉特征）
weixin_41403341的博客
06-13 812
推荐系统6--Wide&Deep 与Deep&Cross模型
使用TensorFlow1.12训练基于深度学习的排序模型Wide & Deep.zip
02-19
Wide & Deep模型的核心思想是将传统的机器学习模型（如逻辑回归）与深度学习模型相结合，以充分利用各自的优势。Wide部分负责捕捉线性关系和显式特征交互，适合处理大量离散特征；Deep部分则通过多层非线性变换发现...
推荐算法之Wide&Deep模型
qq_38375203的博客
05-29 6331
前言 推荐系统进入深度学习领域以来，一共讲解了四个使用深度学习的模型了，今天来讲一下Wide&Deep模型，也是具有着里程碑意义的，前面讲解的AutoRec和Deep Crossing模型是在神经网络的复杂度和层数方面进行的进化，而这两个模型也是使用深度学习从用户和物品相似度的角度来进行系统推荐的。其中对AutoRec和DeepCrossing这两个模型有些遗忘的小伙伴可以看看我这篇文章，推荐算法之AutoRec与Deep Crossing模型，但是这两个模型在特征交叉这个方面并没有进行很合理的设
推荐系统05： Wide&Deep
miffy_love_zyx的博客
10-27 232
1. 点击率预估简介 点击率预估是用来解决什么问题？ 点击率预估是对每次广告点击情况作出预测，可以输出点击或者不点击，也可以输出该次点击的概率，后者有时候也称为pClick. 点击率预估模型需要做什么？ 通过上述点击率预估的基本概念，我们会发现其实点击率预估问题就是一个二分类的问题，在机器学习中可以使用逻辑回归作为模型的输出，其输出的就是一个概率值，我们可以将机器学习输出的这个概率值认为是某个用户点击某个广告的概率。 点击率预估与推荐算法有什么不同？ 广告点击率预估是需要得到某个用户对某个广告的点击率，然后
推荐系统模型--Wide&Deep
sinat_39470268的博客
03-18 255
推荐系统模型–Wide&Deep 为了加强模型的泛化能力，研究者引入了DNN结构，将高维稀疏特征编码为低维稠密的Embedding vector，这种基于Embedding的方式能够有效提高模型的泛化能力。但是，基于Embedding的方式可能因为数据长尾分布，导致长尾的一些特征值无法被充分学习，其对应的Embedding vector是不准确的，这便会造成模型泛化过度 ...
基于深度学习的推荐模型--NeuralCF
qq_42586738的博客
02-21 496
介绍一下它，首先也还是回顾cf的回顾 但是这个模型由于结构太简单，计算也太简单， 使得输出层无法对目标进行有效的拟合。 简单来说就是原始向量被隐向量相乘表达时被表达的并不准确。可以看下图。 直观的看， 是隐向量计算相似度的时候存在问题， 因为相似度是夹角衡量的， 夹角关系在降维之后有可能发生了错乱， 但是这间接的说明了单单使用内积不足以可靠的预测评分。 所以我们就把单纯的点积操作给换成了一个mlp GMF 作者指出如果上图中的 Neural CF Layers ...
推荐算法在深度学习中的模型
厚积薄发的博客
08-11 1675
目录 1.Deep Crossing模型 1.1 什么是deep crossing模型 2.wide & deep模型 google Google Play 团队提出 2.1 什么是wide & deep模型 2.2 具体案例模型图 3.NeuralCF模型 3.1 什么是Neural CF模型 3.2 矩阵分解模型 4.双塔模型 4.2 什么是双塔模型 4.2 双塔模型在工业界的落地 5.deepFM模型 5.1 什么是Deep FM模型 5.2...
推荐系统三十六式——学习笔记（七）
优快云的博客
01-19 1227
由于工作需要，开始学习推荐算法，参考【极客时间】->【刑无刀大牛】的【推荐系统三十六式】，学习并整理。 我在前面已经提到过一个事实，就是推荐系统的框架大都是多种召回策略外挂一个融合排序。召回策略的姿势繁多，前面的专栏文章已经涉及了一部分内容。今天我们继续说融合排序。 要深还是要宽 融合排序，最常见的就是 CTR 预估，你一定不要把自己真的只局限在 C 上，这里说的 CTR 预估的 C，...
推荐系统基础04：Wide&Deep
weixin_44535347的博客
10-26 493
推荐系统基础04：Wide&Deep1. 点击率(CTR)预估简介2. FM缺点3. Wide & Deep模型的“记忆能力”与“泛化能力”4. 操作流程5. 代码实战参考资料 本篇为Datawhale组队学习笔记，datawhale推荐系统基础 1. 点击率(CTR)预估简介 点击率预估是用来解决什么问题？ 点击率预估是对每次广告点击情况作出预测，可以输出点击或者不点击，也可以输出该次点击的概率，后者有时候也称为pClick. 点击率预估模型需要做什么？ 通过上述点击率预估的基本概念，我们
Wide&Deep模型
qq330214001的博客
10-27 187
一、点击率预估 1.概念 通过使用二分类的逻辑回归模型对广告的点击率作出预测，最后输出一个概率值 2.目的 得到某用户对某广告的点击概率。 二、Wide&Deep模型的Memorization 和 Generalization 1.概述 是对Memorization 和 Generalization 的融合，得到一个更好的推荐结果。 Memorization 学习规则： SVD、协同过滤，通过记忆用户历史行为进行推荐 矩阵学习规则 Generalization 学习规
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

GoAI

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付：¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足，请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值