WDL（Wide & Deep Learning for Recommender Systems）——Google经典CTR预估模型

一、文章简介

Wide & Deep Learning for Recommender Systems这篇文章介绍了一种结合宽线性模型和深度神经网络的方法，以实现推荐系统中的记忆和泛化。这种方法在Google Play商店的应用推荐系统中进行了评估，展示了其显著的性能提升。

推荐系统中的记忆和泛化

为了实现记忆和泛化，Wide & Deep模型结合了宽线性模型和深度神经网络：

1.宽组件（Wide Component）

宽组件的主要功能是实现记忆，即捕捉特征之间的频繁共现关系。这部分模型采用线性模型，利用交叉乘积特征来捕捉特征之间的高阶关系。

1). 原始输入特征和交叉乘积特征

原始输入特征：这些是从用户和上下文数据中提取的直接特征。例如，用户的安装应用、语言、年龄等。
交叉乘积特征：通过交叉乘积转换生成的新特征，这些特征通过组合原始特征来捕捉特征间的交互。例如，"AND(gender=female, language=en)"表示女性用户使用英语。

2). 公式

宽组件的线性组合公式：

其中：

是原始输入特征向量。
是交叉乘积特征向量。
是宽组件的权重向量。

3). 记忆功能

宽组件通过权重向量学习特征间的共现关系。例如，如果某用户安装了Netflix且展示了Pandora，则特征"AND(user_installed_app=netflix, impression_app=pandora)"的值为1，模型可以利用这个信息来进行记忆。

2.深组件（Deep Component）：

深组件的主要功能是实现泛化，即学习特征之间的潜在关系，处理未见过的新特征组合。深组件通过深度神经网络来实现，能够更好地捕捉复杂的非线性关系。

1).嵌入层

类别特征嵌入：将高维稀疏的类别特征转化为低维稠密的嵌入向量。每个类别特征（如"language=en"）被映射到一个32维的嵌入向量。公式：

其中，是嵌入向量，是类别特征。

2).隐藏层

连接嵌入和稠密特征：将所有嵌入向量和稠密特征连接在一起，形成一个约1200维的稠密向量。
多层感知器：通过多层感知器（MLP）进行处理，通常包括3个ReLU层，每层执行非线性变换，捕捉复杂的特征关系

其中：

是第层的激活值。
是第层的权重矩阵。
是第层的偏置向量。
是激活函数，通常为。

3).泛化功能

深组件通过嵌入层和多层感知器学习特征之间的非线性关系，能够处理以前未见过的新特征组合。例如，通过学习用户的行为模式和上下文信息，模型可以生成新的推荐。

3).实例代码

python 复制代码

import tensorflow as tf

# 创建一个简单的模型，包括一个嵌入层、一个隐藏层和一个输出层
model = tf.keras.Sequential([
    tf.keras.layers.Embedding(input_dim=4, output_dim=32, input_length=1),
    tf.keras.layers.Flatten(),
    tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu'),  # 隐藏层
    tf.keras.layers.Dense(1)  # 输出层
])

# 编译模型
model.compile(optimizer='adam', loss='mse')

# 打印嵌入层的权重（训练前）
print("嵌入层权重（训练前）:")
print(model.layers[0].get_weights()[0])

# 创建简单的数据
import numpy as np
x_train = np.array([[0], [1], [2], [3]])
y_train = np.array([1.0, 2.0, 3.0, 4.0])

# 训练模型
model.fit(x_train, y_train, epochs=100, verbose=0)

# 打印嵌入层的权重（训练后）
print("嵌入层权重（训练后）:")
print(model.layers[0].get_weights()[0])