Wide&Deep学习在推荐系统中的应用

"这篇资源是《Wide & Deep Learning for Recommender System》的翻译部分，主要介绍了如何结合宽泛（Wide）和深度（Deep）学习来优化推荐系统，特别是在解决memorization和generalization的问题上。文章提及在Google Play中进行了实践，并在TensorFlow中开源了实现代码。" 在推荐系统领域，广义线性模型（GLM）如逻辑回归（LR）被广泛用于处理大规模、输入变量稀疏的回归和分类问题。这些模型通过one-hot编码将特征转化为二进制稀疏形式，利用交叉特征的wide模型来记忆特征间的关系，从而获得良好的解释性结果。然而，这种方法依赖于大量特征工程工作。 深度神经网络（Deep Neural Network, DNN）模型则减少了对特征工程的依赖，通过学习低维度的稠密特征，能够对未见过的特征组合进行泛化。然而，DNN容易过拟合，在用户-物品关联稀疏的场景下，可能会推荐不相关的内容。 《Wide & Deep Learning for Recommender System》提出了一种结合wide模型和deep模型的方法，即Wide&Deep模型，它旨在同时利用两种模型的优势，既能记住已知的特征关系（memorization），又能进行未知特征组合的泛化（generalization）。在Google Play的实际应用中，Wide&Deep模型相比于单独使用wide模型或deep模型，显著提升了应用的下载量，证明了其在推荐系统中的有效性。 Wide部分通常由线性模型构成，通过交叉特征来捕捉已知的相关性；Deep部分是一个前向反馈的神经网络，可以学习到复杂的非线性关系。Wide和Deep模型的组合训练（Joint Training）允许模型共同学习，以提高推荐的准确性和多样性。 文章强调，尽管这里关注的是应用在应用商店的app推荐，但这种wide-deep学习框架可以应用于各种推荐系统。同时，作者提供了在TensorFlow中的实现源代码，这为其他研究者和开发者提供了便利，促进了推荐系统技术的进一步发展和应用。