深度学习驱动的CTR预测：Wide&Deep模型与FNN/SNN的探索

深度学习在点击率预测(CTR)中的应用是一项关键技术，特别是在推荐系统中，它旨在提升个性化体验并解决两个关键问题：记忆性和泛化性。CTR预测的目标是计算用户对于给定查询(query)和商品(item)组合下发生某种行为（如购买或点击）的概率，即P(消费|query,item)。 Wide&&Deep模型是一个经典的框架，它巧妙地融合了线性模型（Wide Model）和深度神经网络（Deep Model）。线性模型，即Wide Model，通过构建和学习(query,item)交叉特征（如“炸鸡”与“啤酒”的组合），利用逻辑回归（LR）来评估这些特征与目标变量的相关性。这种方法强调了记忆性，因为它依赖于历史数据中的模式和关联。 然而，线性模型在处理复杂关系和非线性特征方面存在局限。为此，Deep Model引入了深度神经网络，它可以自动学习高阶特征组合和嵌入表示。每个特征被映射到一个低维度的向量空间（embedding vector），使得相似的query和item在嵌入空间中的距离较近，从而提供更丰富的潜在推荐。这样，Deep Model解决了泛化性问题，因为它能够捕捉更复杂的用户偏好和新颖的关联。 FNN (Feedforward Neural Network) 和 SNN (Spatio-Temporal Neural Network) 是两种扩展的深度学习模型，它们继承了Wide&&Deep的思路，但针对线性模型的局限进行了优化。FNN通过one-hot编码处理分类特征，并在隐藏层中实现特征嵌入，通常使用FM模型的初始化策略加速训练并避免局部最优。FNN可以自动学习非线性特征组合，进一步增强了模型的表达能力。 总结来说，深度学习在CTR中的应用通过Wide&&Deep、FNN和SNN等模型，有效地解决了推荐系统中的记忆性和泛化性问题，通过线性和非线性特征的结合，提升了个性化推荐的准确性和新颖性。这种技术在电商、广告等领域中扮演着核心角色，持续推动着个性化推荐系统的前沿发展。