Generaliserade linjära modeller med icke-linjära funktionsomvandlingar används i stor skala för regression och klassificeringsproblem med glesa ingångar. Memorandumering av funktionsinteraktioner genom en bred uppsättning tvärproducerade funktionstransformationer är effektiva och tolkningsbara, medan generalisering kräver mer funktionstekniska insatser. Med mindre funktionsteknik kan djupa neurala nätverk generalisera bättre till osynliga funktionskombinationer genom lågdimensionella täta inbäddningar inlärda för de glesa funktionerna. Djupa neurala nätverk med inbäddningar kan over-generalize och rekommendera mindre relevanta objekt när användaren-item interaktioner är glesa och hög-rank. I detta dokument presenterar vi Wide & Deep-lärande-gemensamt utbildade breda linjära modeller och djupa neurala nätverk-för att kombinera fördelarna med memorering och generalisering för recommender system. Vi producerade och utvärderade systemet på Google Play, en kommersiell mobilappbutik med över en miljard aktiva användare och över en miljon appar. Online-experimentresultat visar att Wide & Deep avsevärt ökade appförvärv jämfört med bred- och djup-bara modeller. Vi har också öppnat vår implementering i TensorFlow.
Breda och djupa modeller REF utbildar tillsammans både ett djupt nätverk och linjär modell för att kombinera fördelarna med memorering och generalisering för rekommendationssystem.
Wide & Deep Learning for Recommender Systems
{'venue': 'DLRS 2016', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}