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[2016][google]Wide & Deep Learning for Recommender Systems 阅读
文章主要围绕 memorization（记忆） 和 generalization（泛化）展开，memorization由一系列的特征组合来实现，即文中说的wide部分，需要做大量特征工程来挖特征，generalization由deep neural network实现，通过从稀疏特征中学习低维embedding可以更好的概括一些没有看到的特征组合，但是，当用户交互稀疏且高秩的时候（高秩的意思是user和item之间的交互矩阵对应的秩很大，即有效特征很多，白话一点就是user和item之间的关系非常的复杂，不能通过简单的几个特征来表征），dnn由于学习不充分，就会使学习到的embedding过度泛化，导致推荐一些不相关的item。于是，这篇文章联合了wide和deep来优化当前的推荐系统（本文提到的是Google Play的acquisition行为，app的下载/购买）