Wide&Deep现在咱们就要看一下在推荐领域最经典的Wide&Deep模型了。被冠以集合了记忆和泛化能力的模型。其Wide 部分的主要作用是让模型具有较强的“记忆能力” memorization);Deep部分的主要作用是让模型具有“泛化能力”(generalization).记忆能力“记忆能力”可以被理解为模型直接学习并利用历史数据中物品或者特征的 “共现频率”的能力。般来说，

PNN加强特征交叉能力PNN 模型的提出同样是为了解决 CTR 预估和推荐系统的问题。对于上文中讲到的DeepCrossing模型，PNN模型在输人、Embedding层、多层 神经网络 以及最终的输出层部分并没有结构上的不同。唯一的区别在于 PNN 模型用乘积层 ProductLayer)代替了DeepCrossing模型中的Stacking层。也就 是说，不同特征的 Embedding 向量不

Deep Crossing简介Deep Crossing模型的应用场景是微软搜索引擎Bing中的搜索广告推荐场景。用户在搜索引擎中输人搜索词之后，搜索引擎除了会返回相关结果，还会返回与 搜索词相关的广告，这也是大多数搜索引擎的主要赢利模式。尽可能地增加搜索 广告的点击率，准确地预测广告点击率，并以此作为广告排序的指标之一 ，是非 常重要的工作，也是 Deep Crossing 模型的优化目标。核心