Wide & Deep算法介绍

最新推荐文章于 2025-06-06 00:00:41 发布
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参考文献
Wide & Deep Learning for Recommender Systems
前情提要
FM
FFM
DeepFM

Wide & Deep，直译为又深又宽，又名又长又宽，从名字里我们就隐约觉得它的背景不简单，是的，它竟是谷歌提出来的！不仅背景不简单，内涵也很不简单，具体如何，下面分解。

在介绍DeepFM的文章中（见最上方链接）已经说过，DeepFM结合了FM对低阶特征交叉的处理和DNN对高阶特征交叉的处理，一时风头无两，但这样的思想其实在Wide & Deep中就有了，Wide来处理低阶特征交叉，Deep来处理高阶特征交叉，这个Deep还就是DeepFM中的那个Deep，时下最受热捧的DNN是也！这么说来DeepFM就是把Wide & Deep中的Wide部分改成了FM喽？对！也不对！这句话怎么说，我们先来看Wide & Deep中Wide部分是什么。

都说Wide部分是对低阶特征交叉的处理，那么是怎么个处理法呢？谷歌默默扔出了个
在这里插入图片描述
Emm,这长得六亲不认的东西是什么？xi大家都明白了，这就代表一个特征，然后直接来个所有特征连乘？那还叫什么低阶特征交叉，所谓低阶，不是通常就指两个特征交叉么？FM中不就是这样的么？谷歌高冷地说，你没看到每个特征右上角都带了个cki么？那东西非0即1，也就是说如果它是0的话那对应的那个特征

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精通推荐算法18：特征交叉之Wide & deep（下）
谢杨易的博客
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精通推荐算法》，限时半价，半日达t=N7T8《精通推荐算法》，限时半价，半日达https://u.jd.com/VbCJsCz。
精通推荐算法17：特征交叉之Wide & Deep（上）
谢杨易的博客
07-31 906
矩阵分解相对于协同过滤的一大优点，就是隐向量的存在，提升了未出现过的特征组合间的泛化能力。Embedding的缺点在于，对于数据稀疏的特征，其Embedding学习困难，可能不收敛。定义为，基于特征相关性的可传递，探索很少甚至未曾出现过的新特征组合，以及他们与标签间的相关性。模型训练中，与标签相关性高的强特征，其权重会不断加强，从而使模型逐渐记住了这些强特征和共现关系。，由于特征与标签间通过多层神经网络连接，比较复杂，其权重容易被稀释，从而。另外，线性模型的可解释性也很好，权重大的特征，其重要性也比较高。
推荐算法之Wide&Deep模型
qq_38375203的博客
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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
【Datawhale】推荐系统-Wide & Deep
qq_37194898的博客
10-27 289
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.对于点击率预估模型而言，其最终作用是输出点击的一个概率，是一个回归模型 可以解决[[FM模型]]的一些问题如泛化能力过强导致会推荐一些其实并没有那么相关的物品。 Wide & Deep 模型的记忆能力和泛化能力 对于RS而言，memorization和generalization是两个常见的概念，其中memorization代表推荐系统的保守性，即RS通过记忆为用户推荐之前行为的i
【推荐算法】Wide&Deep推荐模型：融合记忆与泛化的智能推荐引擎
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weixin_43988131的博客
06-06 1597
Wide&Deep推荐模型：融合记忆与泛化的智能推荐引擎
推荐系统中的常用算法——Wide & Deep
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null的专栏
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这篇文章是阅读《Wide & Deep Learning for Recommender Systems》后的总结，该文章中提出结合Wide模型和Deep模型的组合方法，对于提升推荐系统（Recommendation System）的性能有很重要的作用。 1、背景 本文提出Wide & Deep模型，旨在使得训练得到的模型能够同时获得记忆（memorization）...
Wide & Deep算法
u013052732的专栏
08-01 413
一、模型介绍 推荐系统的挑战是 memorization与generalization memorization，记忆能力，学习items或者features之间的相关频率，在历史数据中探索相关性的可行性 generalization，泛化（推理）能力，基于相关性的传递，去探索一些在过去没有出现过的特征组合 结合线性模型的记忆能力和DNN模型的泛化能力，在训练过程中同时优化两个模型的参数 二、模型 1、Wide推荐： 系统通过获得用户的购物日志数据，包括用户点击哪些商品，购...
Wide&Deep模型
qq_39691463的博客
11-02 2188
一：wide&deep 正如其名字一样，模型是由单层的wide部分和多层的Deep部分组成的混合模型，其中wide部分主要作用是让模型具有较强的记忆能力，deep部分主要是让模型具有较强的泛化能力。这样的结构特点，使模型同时具有了逻辑回归和Dnn的优点–能够快速处理并记忆大量历史行为特征，并具有强大的表达能力。 二：记忆能力与泛化能力 （1）记忆能力 记忆能力可以被理解为模型直接学习并利用历史数据中物品或特征的 ‘共现频率’的能力。例如逻辑回归和系统过滤等模型就具体较强的记忆能力。由于这类模型结构简
Wide & Deep算法进行特征组合的商品推荐详细教程
VnReact的博客
09-19 169
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。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。在这个示例中，我们将使用用户ID和商品ID作为低阶特征，以及它们的组合作为高阶特征。给定一个用户ID和商品ID，我们可以将其转换为特征向量，并使用模型预测推荐标签。
wide&deep
Miraitowa的博客
03-19 473
原文链接：https://arxiv.org/pdf/1606.07792.pdf 简单介绍 wide&deep顾名思义就是通过算法优化对用户进行个性化推荐（deep）和广泛推荐（wide)的算法。是谷歌公司发布于2016年的论文。比如再刷新闻的时候，软件时常会给你推荐很多种类，还会推荐你特别感兴趣的，这就和这种算法差不多。当然这个得区分热点推荐等。 main contributions: 帮助解决稀疏输入的通用推荐系统，用于训练带有嵌入的前馈神经网络和线性变换的线性模型。 这个推荐系统的实施和评
【FM-RS】特征交叉：Wide & Deep、Deep & Cross Network
chadlee
11-18 888
Wide & Deep Google’16 Google 16年发布的论文，并应用在Google Play上，影响力较大，其他厂商也仿照了。 首先理解Wide和Deep的含义是什么 Wide部分（Memorization） Wide部分其实就是一个线性模型 y=wT[x,ϕ(x)]+b y=\boldsymbol{w}^{T}[\boldsymbol{x}, \phi(\boldsymbol{x})]+b y=wT[x,ϕ(x)]+b 其中x,ϕ(x)\boldsymbol{x}, \phi(\b
wide&deep;论文
08-24
谷歌wide&deep;论文，线性与非线性结合。
Wide&Deep简介
MusicDancing的博客
03-17 4961
1.LR&FM LR属于Memorization比较强的model，主要记忆每个特征的历史点击率，在Generalization 上有很大的缺陷，需要大量的人工特征工程来提高泛化能力。 另外，这种线性模型特征与特征之间在模型中是独立的，无法学到在训练集中未出现过的交叉信息。 因此，在第二阶段我们切换到了FM(Factorization Machines),该模型可以在很少特征工程的情况下通过学习特征的embedding 表示来学习训练集中从未见过的组合特征， FM 模型公式： 虽然理.
经典论文复现-wide&deep
zztSky
08-26 379
#多少度
Wide & Deep
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07-20 299
一、论文介绍 （一）简介 这是2016年谷歌团队发表的一篇论文。 （二）wide 和 deep 的比较 wide：广泛应用于具有稀疏、大规模场景。组合特征有效且可解释性强，但需要很多特征工程，且对于未出现过的组合无法学习。 deep：需要较少的特征工程，泛化能力强，可以通过稀疏特征 embedding 学习到未出现过的特征组合。但容易过泛化，推荐不太相关的东西。 wide & ...
推荐算法—wide&deep原理知识总结代码实现
Rocket,Qian的博客
02-22 1767
今天，总结一个在业界有着巨大影响力的推荐模型，Google 的 Wide&Deep。可以说，只要掌握了 Wide&Deep，就抓住了深度推荐模型这几年发展的一个主要方向。
Wide&deep模型详解
星辰的博客
03-08 4457
谷歌于2016年提出的Wide&Deep模型。Wide&Deep模型的主要思路正如其名，是由单层的Wide部分和多层的Deep部分组成的混合模型。其中，Wide部分的主要作用是让模型具有较强的“记忆能力”; Deep部分的主要作用是让模型具有“泛化能力”，正是这样的结构特点，使模型兼具了逻辑回归和深度神经网络的优点——能够快速处理并记忆大量历史行为特征，并且具有强大的表达能力，不仅在当时迅速成为业界争相应用的主流模型，而且衍生出了大量以Wide&Deep模型为基础结构的混合模型，影响
Wide & Deep模型
Yasin的博客
09-11 1万+
Wide&Deep的右边就是DNN部分，左边的FM Function用的是线性回归，其特征组合需要人去设计。 Wide&Deep模型。它混合了一个线性模型（Wide part）和Deep模型(Deep part)。这两部分模型需要不同的输入，而Wide part部分的输入，依旧依赖人工特征工程。 Wide&Deep模型 推荐系统和类似的通用搜索排序问题共有的一大挑...
Python实现wide&deep视频推荐算法教程
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