wide & deep模型

最新推荐文章于 2025-06-06 00:00:41 发布
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分类专栏： 神经网络&深度学习 文章标签： 深度学习
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/u014568921/article/details/79035747
本文深入探讨了如何使用TensorFlow实现Wide and Deep Learning模型。通过详细解析源码，文章介绍了如何利用混合学习模型处理结构化数据，特别关注特征嵌入在个性化推荐及CTR预估中的应用。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >




简明 TensorFlow 教程 — 第二部分：混合学习

The Wide and Deep Learning Model（译文+Tensorlfow源码解析）

TensorFlow Wide And Deep 模型详解与应用

feature embedding


简明 TensorFlow 教程  — 第二部分：混合模型

教程 | 如何用深度学习处理结构化数据？

http://blog.kaggle.com/2016/01/22/rossmann-store-sales-winners-interview-3rd-place-cheng-gui/

https://github.com/entron/entity-embedding-rossmann

https://towardsdatascience.com/structured-deep-learning-b8ca4138b848

为什么要用深度学习来做个性化推荐 CTR 预估


TensorFlow 使用之 Logistics Regression 

深入浅出:搭建Wide & Deep模型实现电影推荐系统
步子哥的博客
06-30 1156
Wide部分可以有效地记忆特征交互,捕捉用户与物品的共现关系。Deep部分则通过低维稠密嵌入学习特征的泛化模式。这种结构设计使得模型既能"记忆"用户的具体偏好,又能"泛化"学习到更广泛的兴趣模式,从而提供更准确的推荐。通过这个实例,我们深入探讨了如何使用Wide & Deep模型构建一个电影推荐系统。从数据准备到模型构建,再到最终的推荐生成,我们覆盖了推荐系统开发的主要环节。希望这个教程能够帮助你更好地理解推荐系统的工作原理,并在实际应用中构建出高质量的推荐模型。
推荐算法之Wide&Deep模型
qq_38375203的博客
05-29 6392
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
Google Wide&&Deep Model 的keras实现
07-08
Google Wide&&Deep Model 的keras实现
【Datawhale】推荐系统-Wide & Deep
qq_37194898的博客
10-27 290
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
最新发布
weixin_43988131的博客
06-06 1610
Wide&Deep推荐模型：融合记忆与泛化的智能推荐引擎
Wide & Deep模型
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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...
一文看懂推荐系统：排序10：wide&deep模型，wide就是LR负责记忆，deep负责高阶特征交叉而泛化
weixin_46838716的博客
08-27 2593
一文看懂推荐系统：排序10：wide&deep模型，wide就是LR负责记忆，deep负责高阶特征交叉而泛化
推荐系统：Wide & Deep模型解析
OuDiShenmiss的博客
10-27 1769
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
函数API实现wide&deep模型
01-06
函数API实现wide&deep模型 整个的模型搭建在以下代码中显示并标注了注释。 import matplotlib as mpl import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline #为了能在notebook中显示图像 import numpy as np import ...
子类API实现wide&deep模型——网络层构建
01-07
子类API实现wide&deep模型——网络层构建 以下代码展示如何用子类API实现wide&deep模型的网络层的构建，数据是使用的sklearn中的加州房价预测数据集。wide以及deep模型使用同样的输出。 代码展示： class ...
推荐系统（十四）：基于Wide&Deep模型的多目标商品推荐系统
Jin_Kwok的博客
03-27 453
本文采用 Google 提出的 Wide&Deep 模型架构，结合线性模型的记忆能力与深度神经网络的泛化能力，实现用户点击率（CTR）和转化率（CVR）的双目标预测。系统流程包含数据模拟、特征工程、模型构建、训练评估和服务部署五个核心环节
深层模型(Deep Model)
云原生Java Web领域技术博客
08-24 1437
深层模型(Deep Model)——领域专家们最关心的问题以及与这些问题最相关的知识的清晰表示。深层模型不停留在领域的表层和粗浅的理解上。深层模型能够穿过领域表象，清楚地表达出领域专家们的主要关注点以及最相关的知识。深层模型通常含有抽象元素，但在切中问题核心的关键位置也同样会出现具体元素。
Image-Classifier-DeepModel
Major_S的博客
05-04 390
Image-Classifier-DeepModel Description 图像分类的深度学习网络 Software Architecture Software architecture description Installation xxxx xxxx xxxx Instructions xxxx xxxx xxxx Contribution Fork the repository...
9、Wide&Deep简介
weixin_45063703的博客
06-05 332
Wide&Deep设计了一种融合浅层（wide）模型和深层（deep）模型进行联合训练的框架，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。记忆能力可以解释为学习那些经常同时出现的特征，发掘历史数据中存在的共现性。 基于记忆能力的推荐系统通常偏向学习历史数据的样本，直接与用户己经采取的动作相关泛化能力则基于迁移相关性，探索之前几乎没有出现过的新特征组合。 泛化能力相比记忆能力则更趋向于提升推荐内容的多样性。Wide&Deep模型。它混合了一个线性模型（Wide p
探索深度模型：Backbone.DeepModel
gitblog_00036的博客
05-10 484
探索深度模型：Backbone.DeepModel backbone-deep-modelImproved support for models with nested attributes.项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ba/backbone-deep-model 在Web开发中，数据结构的复杂性日益增长，这使得对深嵌套属性的支持变得至关重要。这就是B...
Tensorflow-keras实战（三）：Wide & Deep模型
XB_please的博客
09-05 2961
目录 理论 1.相关论文 2.稀疏特征及优缺点 3.密集特征及优缺点 4.Wide & deep vs. Wide及Wide & deep vs. Deep的模型结构 5.Google Play应用 实战 1.功能API（函数式API） 2.子类API 3.多输入 4.多输出 理论 1.Wide & Deep模型 相关论文：https://arxiv.org/pdf/160...
DeepModel 开源项目安装与使用教程
gitblog_01199的博客
09-11 885
DeepModel 开源项目安装与使用教程 欢迎来到 DeepModel 的快速入门指南！本教程将引导您了解此项目的核心结构，从初始化您的开发环境到熟悉关键的文件和配置步骤，确保您可以顺利地启动并运行这个基于深度学习的项目。请注意，实际链接指向了一个假设的仓库，因此以下信息是基于通用开源项目的结构进行构建的示例。 1. 项目目录结构及介绍 在解压或克隆 DeepModel 仓库后，您通常会看到一个...
探索深度学习的奥秘：deep-models项目解析与推荐
gitblog_00072的博客
06-14 316
探索深度学习的奥秘：deep-models项目解析与推荐 项目介绍 欢迎踏入深度学习的殿堂，deep-models是一个精心打造的开源项目，它汇聚了开发者智慧的结晶，致力于通过TensorFlow、Keras和PyTorch三大主流深度学习框架，实现一系列先进的深度学习模型。无论是机器学习新手还是资深开发者，这里都蕴藏着丰富的宝藏等待挖掘。 项目技术分析 deep-models项目以其高度模块...
Wide&Deep模型实现
weixin_65382823的博客
07-16 501
Wide&Deep模型——研究Google论文后的复现
2.3.Wide&Deep模型
04-03
### Wide and Deep 模型的工作原理 Wide and Deep 模型是一种结合线性和神经网络技术的混合模型，旨在同时利用记忆能力和泛化能力来提升推荐系统的性能。其核心思想在于通过 **Wide 部分** 增强模型的记忆能力[^2]，以及通过 **Deep 部分** 提升模型的泛化能力。 #### 1. Wide 和 Deep 的结合机制 Wide and Deep 模型的核心是将两个独立的部分——Wide 和 Deep 结合在一起，并共享相同的输入特征集。最终输出由两部分共同决定： - **Wide 部分**: 这是一个广义线性模型 (GLM)，通常用于处理稀疏高维特征组合。它能够捕捉低阶交叉特征和显式的交互关系，从而增强模型的记忆能力。 - **Deep 部分**: 这是一组多层感知机 (MLP)，主要用于学习复杂的非线性特征表示。它可以自动提取隐含的高阶特征交互，因此具有强大的泛化能力。 两者的结果会通过加权求和的方式融合到一起，形成最终预测值 \( \hat{y} = w_{\text{wide}} f_{\text{wide}}(X) + w_{\text{deep}} f_{\text{deep}}(H(X)) \)[^1]。 --- ### 2. 实现方式 以下是基于 TensorFlow 的一种典型实现方法，展示了如何构建 Wide and Deep 模型。 ```python import tensorflow as tf from tensorflow.keras import layers, models # 定义输入特征列 categorical_columns = [ tf.feature_column.categorical_column_with_identity('category', num_buckets=10), ] numerical_columns = [ tf.feature_column.numeric_column('price'), ] embedding_columns = [ tf.feature_column.embedding_column(col, dimension=8) for col in categorical_columns ] # 构建 Wide 部分 wide_columns = categorical_columns + numerical_columns # 构建 Deep 部分 deep_columns = embedding_columns + numerical_columns # 输入函数定义 def input_fn(): features = { 'category': [[1], [2]], 'price': [[10.0], [20.0]] } labels = [[1], [0]] return tf.data.Dataset.from_tensor_slices((features, labels)).batch(2) # 创建模型 feature_layer_wide = tf.keras.layers.DenseFeatures(wide_columns) feature_layer_deep = tf.keras.layers.DenseFeatures(deep_columns) model = models.Sequential() model.add(layers.Concatenate()([feature_layer_wide, feature_layer_deep])) model.add(layers.Dense(128, activation='relu')) model.add(layers.Dense(64, activation='relu')) model.add(layers.Dense(1, activation='sigmoid')) model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy']) # 训练模型 train_data = input_fn() model.fit(train_data, epochs=5) ``` 上述代码片段实现了 Wide and Deep 模型的基本结构，其中 `DenseFeatures` 层分别负责宽和深部分的特征处理。 --- ### 3. 特征选择策略 在实际应用中，合理分配特征至 Wide 和 Deep 部分至关重要。一般来说： - 将已知有效的特征及其交叉项放入 **Wide 部分**，以便更好地捕获显式的关系。 - 对于复杂、未知或潜在关联较强的特征，则更适合放置在 **Deep 部分** 中进行深层次的学习[^3]。 此外，在某些情况下可以考虑引入因子分解机 (Factorization Machine, FM) 来预处理数据[^4]，进一步优化特征表达形式。 ---
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