Wide&&Deep与FNN模型在CTR预测中的深度学习应用

"本文主要探讨了深度学习在点击率预测(CTR)中的应用，特别是Wide&Deep模型，以及FNN和SNN模型。" 深度学习在CTR中的应用广泛，主要目的是提高推荐系统的准确性和用户满意度。CTR预测的核心是计算用户在特定情境下点击某个项目的概率。在这一领域，深度学习模型因其强大的非线性表达能力和自动特征工程能力而备受青睐。 **一、Wide&Deep模型** Wide&Deep模型由Google提出，旨在同时解决推荐系统的记忆性和泛化性问题。模型由两部分组成：Wide模型和Deep模型。 1. **Wide模型**：基于逻辑回归（LR）的线性模型，主要负责记忆性。它通过构造特征交叉（如(query, item)）来捕捉已知的模式，例如历史上的用户行为模式。例如，在餐饮推荐系统中，如果用户过去常将炸鸡和啤酒一起购买，Wide模型将学习到这种关联，从而在用户搜索炸鸡时推荐啤酒。 2. **Deep模型**：由深度神经网络（DNN）构成，用于处理泛化性。由于 Wide 模型的特征交叉是预先定义好的，可能会错过复杂的非线性关系，因此Deep模型引入了嵌入层（embedding layer），将离散特征映射到低维连续向量空间。这样，模型可以自动学习特征的表示，并发现相似的项目，即使它们在历史数据中没有直接关联，例如，当用户厌倦了常规推荐时，Deep模型能找出与用户喜好相近的新项目。 **二、FNN和SNN模型** FNN（Feedforward Neural Network）和SNN（Sequential Neural Network）是另外两种用于CTR预测的深度学习模型。 1. **FNN模型**：FNN通常包含一个或多个全连接层，其中第一层可以视为嵌入层，用于学习每个特征的嵌入向量。相比于Wide&Deep，FNN更加灵活，因为它可以自动学习特征的非线性表示和特征之间的交叉。为了加速训练和提升性能，FNN常常使用预训练的FM（Factorization Machines）参数作为初始值。 2. **SNN模型**：SNN特别关注时间序列数据，用于捕捉用户的动态兴趣。它考虑了用户行为的时间顺序，通过RNN（Recurrent Neural Network）或其变体如LSTM（Long Short-Term Memory）来建模用户行为序列。这使得SNN在推荐系统中能更准确地理解和预测用户的行为流。 这些深度学习模型在实际应用中，通常会结合使用，以充分利用各自的优点。通过集成Wide模型的记忆能力和Deep模型的泛化能力，或者通过FNN和SNN来捕捉不同类型的模式，可以构建出更强大的CTR预测系统。在训练过程中，优化器的选择、损失函数的设计以及正则化策略的运用也是非常关键的，以防止过拟合并提高模型的泛化能力。同时，有效的特征工程，如特征选择、特征组合以及嵌入维度的设置，也对模型性能有着显著影响。