Deep&Wide推荐系统

Posted 2021-05-24 Data+Science+Insight

Deep&Wide推荐系统

 

本文提出Wide & Deep模型，旨在使得训练得到的模型能够同时获得记忆（memorization）和泛化（generalization）能力：

1. 记忆（memorization）即从历史数据中发现item或者特征之间的相关性。
2. 泛化（generalization）即相关性的传递，发现在历史数据中很少或者没有出现的新的特征组合。

在推荐系统中，记忆体现的准确性，而泛化体现的是新颖性。