（讀論文）推薦系統之ctr預估-Wide＆Deep模型解析
在讀了FM和FNN/PNN的論文后，來學習一下16年的一篇Google的論文，文章將傳統的LR和DNN組合構成一個wide&deep模型（並行結構），既保留了LR的擬合能力，又具有DNN的泛化能力，並且不需要單獨訓練模型，可以方便模型的迭代，一起來看下吧。 原文：Wide & ...
原文：巨經典論文！推薦系統經典模型Wide & Deep
今天我們剖析的也是推薦領域的經典論文，叫做Wide amp Deep Learning for Recommender Systems。它發表於 年，作者是Google App Store的推薦團隊。這年剛好是深度學習興起的時間。這篇文章討論的就是如何利用深度學習模型來進行推薦系統的CTR預測，可以說是在推薦系統領域一次深度學習的成功嘗試。 著名的推薦模型Wide amp deep就是出自這篇論 ...
2020-12-09 10:13 0 700 推薦指數：
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