宽深学习：2016年RecSys论文解析——Wide&Deep模型

Wide&Deep学习方法是Google在2016年的RecSys会议上提出的一项创新工作，由Heng-Tze Cheng等学者共同贡献。这项研究关注的是如何改进推荐系统中的预测模型，特别是在处理大规模稀疏数据时。CTR（点击率）是其主要应用领域，因为推荐系统的核心任务之一就是准确预测用户对物品的潜在兴趣。 在传统的推荐模型中，广义线性模型（Generalized Linear Models, GLMs）常用于处理，这类模型通过广泛的交叉特征转换（如多项式特征）来捕捉输入的复杂交互关系，这使得模型能够有效地记忆特征组合，但对特征工程的要求较高。然而，这种方法在面对用户-物品交互稀疏且高维度的情况下，可能会过度拟合，推荐出不那么相关的物品。 为了克服这个问题，Wide&Deep模型引入了深度神经网络（Deep Neural Networks, DNNs）的概念。相比于广度的线性模型，DNNs通过学习低维密集嵌入（dense embeddings）来捕捉潜在的非线性关系，从而实现更好的泛化能力。它们能够在较少特征工程的情况下处理未见过的特征组合，避免过拟合。 然而，纯DNN模型在用户-物品交互非常稀疏的情况下可能会过度泛化，推荐不切实际的物品。因此，Wide&Deep模型的关键在于将这两者结合：一方面利用线性模型的可解释性和记忆特性，另一方面借助DNN的非线性表达能力和泛化能力。这种联合训练的方式允许模型在保持一定记忆的基础上，通过深度学习层挖掘隐藏的用户和物品特征关联，提高推荐的精确度和多样性。 通过Wide&Deep架构，研究人员试图找到一个平衡点，既保留了线性模型的优点，如易于理解和解释，又能利用深度学习的潜力，提升模型在处理大规模推荐问题时的性能。这种方法对于优化推荐系统的效率和效果具有重要意义，成为了当前深度学习在推荐系统领域的一个重要研究方向。