广度与深度学习结合推荐系统

"Wide & Deep learning for Recommender Systems 胡勤生-算法工程实习生 huqinsheng@tungee.com Wide & Deep learning for Recommender Systems" 推荐系统是现代数字化环境中解决信息过载问题的关键技术。由于数据库中的应用程序数量超过一百万，要在满足毫秒级延迟要求的情况下对每个查询进行全面评分变得极其困难。推荐系统在此背景下应运而生，它充当了一个搜索排名系统，输入可以是用户的个人信息和上下文信息，输出则是一个经过排序的项目列表。 推荐系统包括检索系统和排名系统两部分。检索系统负责返回与查询最匹配的一小批项目，而排名系统则根据项目的得分对所有项目进行排序。用户特征如年龄、性别和教育背景，以及项目属性如关键词、类别和连接类型等，都会影响推荐结果。 在推荐系统中面临的挑战主要有两个方面：记忆（Memorization）和泛化（Generalization）。记忆是指学习项目和特征的频繁共现，利用历史数据中的项目和特征之间的相关性。这通常通过宽特征组合（Wide component）来实现，它可以捕获线性关系和显而易见的模式。然而，仅依赖记忆可能陷入过拟合，无法处理未见过的新情况。 泛化则涉及到模型的适应性和预测新情况的能力，通常由深度学习（Deep component）来解决。深度学习网络可以学习到非线性关系和复杂的模式，通过多层神经网络提取高阶特征表示，从而提高推荐的准确性。Wide & Deep模型结合了这两者，既保留了宽模型的记忆能力，又利用了深模型的泛化能力，旨在平衡推荐的精度和覆盖率。 在构建Wide & Deep模型时，通常会先创建一个宽部分，包含大量交叉特征组合，这些组合可以捕获已知的用户-项目关联。然后，构建一个深度部分，通常使用多层神经网络，它可以从原始特征中学习到潜在的表示。最后，将这两个部分的输出合并，作为最终预测的输入，以优化整体的推荐性能。 Wide & Deep学习框架是推荐系统领域的一个重要进展，它有效地结合了传统的协同过滤方法和现代深度学习技术，提升了推荐系统的推荐质量和用户体验。通过这种混合模型，不仅可以捕捉到用户的历史行为模式，还能发现新的潜在兴趣，实现更精准、更个性化的推荐。