今天我们剖析的也是推荐领域的经典论文,叫做Wide & Deep Learning for Recommender Systems.它发表于2016年,作者是Google App Store的推荐团队.这年刚好是深度学习兴起的时间.这篇文章讨论的就是如何利用深度学习模型来进行推荐系统的CTR预测,可以说是在推荐系统领域一次深度学习的成功尝试. 著名的推荐模型Wide & deep就是出自这篇论文,这个模型因为实现简单,效果不俗而在各大公司广泛应用.因此它同样也可以认为是推荐领域的必读文章之

写在前面:据说下周就要xxxxxxxx, 吓得本宝宝赶紧找些广告的东西看看 gbdt+lr的模型之前是知道怎么搞的,dnn+lr的模型也是知道的,但是都没有试验过 深度学习在美团点评推荐平台排序中的运用 原创 2017-07-28 潘晖 美团点评技术团队 美团点评作为国内最大的生活服务平台,业务种类涉及食.住.行.玩.乐等领域,致力于让大家吃得更好,活得更好,有数亿用户以及丰富的用户行为.随着业务的飞速发展,美团点评的用户和商户数在快速增长.在这样的背景下,通过对推荐算法的优化,可以更好的给用户

Generalized linear models with nonlinear feature transformations (特征工程 + 线性模型) are widely used for large-scale regression and classification problems with sparse inputs. Memorization of feature interactions (线性模型中学习到的特征系数解释性强)through a wide set of cr

[论文标题]Wide & Deep Learning for Recommender Systems (DLRS'16) [论文作者] Heng-Tze Cheng, Levent Koc, Jeremiah Harmsen, Tal Shaked, Tushar Chandra,Hrishi Aradhye, Glen Anderson, Greg Corrado, Wei Chai, Mustafa Ispir, Rohan Anil,Zakaria Haque, Lichan Hong,

本文记录几个在广告和推荐里面rank阶段常用的模型.广告领域机器学习问题的输入其实很大程度了影响了模型的选择,因为输入一般维度非常高,稀疏,同时包含连续性特征和离散型特征.模型即使到现在DeepFM类的方法,其实也都很简单.模型的发展主要体现于对特征的充分挖掘上,比如利用低阶和高阶特征.尝试自动学习交叉特征而非手动.尝试更精准地实现高阶特征(bounded-degree). 广告相关的领域最早大行其道的模型当属LR模型,原因就是LR模型简单,可解释性好,拓展性高,精心细调之后模型效果也会非常好.

Wide & Deep Learning for Recommender Systems

背景 在CTR预估任务中,线性模型仍占有半壁江山.利用手工构造的交叉组合特征来使线性模型具有"记忆性",使模型记住共现频率较高的特征组合,往往也能达到一个不错的baseline,且可解释性强.但这种方式有着较为明显的缺点:首先,特征工程需要耗费太多精力.其次,因为模型是强行记住这些组合特征的,所以对于未曾出现过的特征组合,权重系数为0,无法进行泛化. 为了加强模型的泛化能力,研究者引入了DNN结构,将高维稀疏特征编码为低维稠密的Embedding vector,这种基于Embeddin

推荐系统模型演化 LR-->GBDT+LR FM-->FFM-->GBDT+FM|FFM FTRL-->GBDT+FTRL Wide&DeepModel (Deep learning era) 将从以下3方面进行模型分析: 1.why(模型设计背后的原理) 2.how(具体怎么设计,如何应用) 3.discussion(模型讨论) Wide&Deep why Memorization 和 Generalization 假如你设计了一个外卖推荐系统gugu,用户睡觉醒

Wide & Deep的OneFlow网络训练 HugeCTR是英伟达提供的一种高效的GPU框架,专为点击率(CTR)估计训练而设计. OneFlow对标HugeCTR搭建了Wide & Deep 学习网络(WDL).OneFlow-WDL网络实现了模型并行与稀疏更新,在8卡12G TitanV的服务器上实现支持超过4亿的词表大小,而且性能没有损失与小词表性能相当. 本文介绍如何使用OneFlow-WDL网络进行训练,以及一些训练结果及分析. 环境和准备 运行OneFlow-WDL需要有安

https://blog.csdn.net/heyc861221/article/details/80131369 https://blog.csdn.net/heyc861221/article/details/80131369

WDL 学习教程 推荐系统+WDL 教学视频: https://www.bilibili.com/video/av29905315/ WDL 模型介绍: https://blog.csdn.net/google19890102/article/details/78171283 WDL 代码解释: https://chromium.googlesource.com/external/github.com/tensorflow/tensorflow/+/r0.10/tensorflow/g3doc/

https://blog.csdn.net/starzhou/article/details/78845931 The Wide and Deep Learning Model(译文+Tensorlfow源码解析) 原创 2017年11月03日 22:14:47 标签: 深度学习 / 谷歌 / tensorflow / 推荐系统 / 397 编辑 删除 Author: DivinerShi 本文主要讲解Google的Wide and Deep Learning 模型.本文先从原始论文开始,先一步

(聊两句,突然记起来以前一个学长说的看论文要能够把论文的亮点挖掘出来,合理的进行概括23333) 传统的推荐系统方法获取的user-item关系并不能获取其中非线性以及非平凡的信息,获取非线性以及非平凡的信息恰恰是深度学习所具备的特点.论文对基于深度的学习的推荐系统方法进行了对比以及分类.文章的主要贡献有以下三点: > 对基于深度学习技术的推荐模型进行系统评价,并提出一种分类和组织当前工作的分类方案. > 提供现有技术的概述和总结 > 我们讨论挑战和开放性问题,并确定本研究中的新趋势和未

背景 这一篇我们从基础的深度ctr模型谈起.我很喜欢Wide&Deep的框架感觉之后很多改进都可以纳入这个框架中.Wide负责样本中出现的频繁项挖掘,Deep负责样本中未出现的特征泛化.而后续的改进要么用不同的IFC让Deep更有效的提取特征交互信息,要么是让Wide更好的记忆样本信息 Embedding + MLP 点击率模型最初在深度学习上的尝试是从简单的MLP开始的.把高维稀疏的离散特征做Embedding处理,然后把Embedding拼接作为MLP的输入,经过多层全联接神经网络的非线性变

多种格式数据加载.处理与存储 实际的场景中,我们会在不同的地方遇到各种不同的数据格式(比如大家熟悉的csv与txt,比如网页HTML格式,比如XML格式),我们来一起看看python如何和这些格式的数据打交道. 2016-08 from __future__ import division from numpy.random import randn import numpy as np import os import sys import matplotlib.pyplot as plt n

选自 Github 机器之心编译 参与:吴攀.李亚洲 这是使用 TensorFlow 实现流行的机器学习算法的教程汇集.本汇集的目标是让读者可以轻松通过案例深入 TensorFlow. 这些案例适合那些想要清晰简明的 TensorFlow 实现案例的初学者.本教程还包含了笔记和带有注解的代码. 项目地址:https://github.com/aymericdamien/TensorFlow-Examples 教程索引 0 - 先决条件 机器学习入门: 笔记:https://github.com/

TensorFlow深度学习,一篇文章就够了 2016/09/22 · IT技术 · TensorFlow, 深度学习 分享到:6   原文出处: 我爱计算机 (@tobe迪豪 )    作者: 陈迪豪,就职小米科技,深度学习工程师,TensorFlow代码提交者. TensorFlow深度学习框架 Google不仅是大数据和云计算的领导者,在机器学习和深度学习上也有很好的实践和积累,在2015年年底开源了内部使用的深度学习框架TensorFlow. 与Caffe.Theano.Torch.MX

Part1.乐视网视频推荐系统 推荐系统:和传统的推荐系统架构无异(基础建模+规则) 数据模块特点:用户反馈服务数据->kv 缓存->log存储 行为日志->解析/聚合->session log->cf/用户模型 系统推荐流程: 召回:聚类算法:tensorflow(topN):分类,top个性化标签(微软lda):cf/als:人工干预 排序:时效+相似度+gbdt/ LR 过滤 策略调整:分类多样性 调优-提升较明显的组合: 1.分类+标签倒排排序 2.itemcf+al

转:https://www.jiqizhixin.com/articles/30dc6dd9-39cd-406b-9f9e-041f5cbf1d14 这是使用 TensorFlow 实现流行的机器学习算法的教程汇集.本汇集的目标是让读者可以轻松通过案例深入 TensorFlow. 这些案例适合那些想要清晰简明的 TensorFlow 实现案例的初学者.本教程还包含了笔记和带有注解的代码. 项目地址:https://github.com/aymericdamien/TensorFlow-Examp

http://blog.jobbole.com/105602/ 作者: 陈迪豪,就职小米科技,深度学习工程师,TensorFlow代码提交者. TensorFlow深度学习框架 Google不仅是大数据和云计算的领导者,在机器学习和深度学习上也有很好的实践和积累,在2015年年底开源了内部使用的深度学习框架TensorFlow. 与Caffe.Theano.Torch.MXNet等框架相比,TensorFlow在Github上Fork数和Star数都是最多的,而且在图形分类.音频处理.推荐系统和