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论文主要讨论将wide&deep模型应用在ranking模块。.在工业界中大规模推荐系统的排序模块，广义线性模型比如逻辑回归被广泛应用，因为简单、可扩展、可解释。.模型通常是通过one-hot编码的二值化特征输入进行训练。.这种线性模型的记忆能力通常是通过特征...
论文阅读Wide&DeepLearningforRecommenderSystems0现有方法的不足现有wide模型memorization能力强，不具备generalization能力。deep模型具备generalization能力，但在数据稀疏的情况下也存在过于“泛化”，进而推荐不相关物品的情况。
过个年,偷懒了，耽误了两周，本周开始恢复每周更新！微信公众号“偶尔小记”，欢迎关注，交流～本周讲解Google16年发布的Wide&Deep推荐框架。论文可以从这里获取。talentlei/PaperList文章只有4页，思…
今天分享一篇谷歌2016发表的推荐论文《Wide&DeepLearningforRecommenderSystems》。#背景wide&deep设计了一种融合浅层（wide）模型和深层（deep）模型进行联合训练的框架。**Wide部分：**通过线性模型+特征交叉，使模型具有“记忆能力...
No1wide_deep模型论文：关于神经元、全连接网络之类的基础结构，想必每个AI学者都有了解。那么你是否真的了解全连接网络中深层与浅层的关系呢？来看看wide_deep模型吧。这篇论文会使你对全连接有个更深刻的理解。关于该模型的更多介绍可以参考
Inthispaper,wepresentWide&Deeplearning---jointlytrainedwidelinearmodelsanddeepneuralnetworks---tocombinethebenefitsofmemorizationandgeneralizationforrecommendersystems.WeproductionizedandevaluatedthesystemonGooglePlay,acommercialmobileappstorewithoveronebillionactiveusersandoveronemillionapps.
按照widedeep原论文的说法，wide侧用于记忆，适合输入组合特征，用于记住那些已经存在过的特征组合。deep侧用于泛化，适合输入非组合特征，包括离散特征和连续特征，用于泛化那些未曾出现过或者低频…
以下如何利用是tensorflow的高级APItf.estimator实现wideanddeep架构的代码，实在是简洁明了，看着就有一种想run起来的冲动。.不要压抑，自己试着玩一玩这个wideanddeep双剑合璧的推荐算法吧。.importtensorflowastfestimator=tf.estimator.DNNLinearCombinedClassifier(n_classes=2...
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