Wide&Deep：巧妙融合记忆与泛化，重塑推荐系统 CTR 预測

在瞬息万变的互联网时代，推荐系统已成为人们获取信息和服务的必备工具。从购物网站到社交媒体，从新闻平台到视频应用，推荐系统无处不在。而 CTR（点击率）预測则是推荐系统中的一项核心任务，其目的是通过分析用户的历史行为和兴趣，预测用户对推荐物品的点击概率。

传统 CTR 预測模型通常基于统计学方法或机器学习算法，这些模型往往能够在训练数据上取得较好的准确率。但是，这些模型通常存在两个问题：

1. 记忆能力不足： 这些模型往往只能记忆有限数量的训练样本，当面对新数据时，其泛化能力较差，准确率会大幅下降。
2. 泛化能力不足： 这些模型往往对训练数据过拟合，虽然在训练数据上取得了较高的准确率，但在新数据上的表现却很差。

为了解决上述问题，研究人员提出了 Wide&Deep 模型。Wide&Deep 模型巧妙地融合了记忆与泛化能力，在 CTR 预測任务中取得了出色的成果。

Wide&Deep 模型的结构如图 1 所示。该模型由两部分组成：Wide 部分和 Deep 部分。

图 1 Wide&Deep 模型结构

Wide 部分：

Wide 部分是一个线性回归模型，其输入是用户的历史行为和兴趣的 one-hot 编码。Wide 部分能够记忆训练数据中的大量样本，并通过线性回归的方式进行预测。

Deep 部分：

Deep 部分是一个深度神经网络模型，其输入是用户的历史行为和兴趣的嵌入向量。Deep 部分能够通过深度神经网络的非线性变换，学习到用户的兴趣偏好和物品之间的复杂关系。

Wide 部分和 Deep 部分的输出分别通过一个 softmax 层进行分类，最终得到 CTR 预測结果。

Wide&Deep 模型的优点如下：

1. 记忆能力强： Wide 部分能够记忆大量训练样本，因此模型能够在训练数据上取得较高的准确率。
2. 泛化能力强： Deep 部分能够学习到用户的兴趣偏好和物品之间的复杂关系，因此模型能够对新数据进行泛化，准确率不会大幅下降。
3. 鲁棒性强： Wide&Deep 模型对异常数据和噪声数据具有较强的鲁棒性，不会因为少量异常数据而导致准确率大幅下降。

Wide&Deep 模型已经在推荐系统中得到了广泛的应用，并取得了优异的成果。例如，在 Google 的推荐系统中，Wide&Deep 模型被用于 CTR 预測，其准确率比传统模型提高了 10% 以上。

Wide&Deep 模型是一个非常强大的 CTR 预測模型，其巧妙地融合了记忆与泛化能力，使其在训练数据上和新数据上都能够取得较高的准确率。Wide&Deep 模型已经在推荐系统中得到了广泛的应用，并取得了优异的成果。