二、AutoRec一一單隱層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)推薦模型

AutoRec是一種基于自編碼器的推薦模型，它可以自動地學(xué)習(xí)用戶的興趣特征，并根據(jù)這些特征為用戶推薦個性化的商品或服務(wù)。AutoRec的模型結(jié)構(gòu)相對簡單，主要由兩個部分組成：編碼器和解碼器。

編碼器部分將用戶的歷史行為數(shù)據(jù)，如點擊、購買、評分等，作為輸入，經(jīng)過一定的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層次結(jié)構(gòu)，將其映射成一個低維度的隱向量表示。這個隱向量表示包含了用戶的興趣特征，可以用來表示用戶的興趣偏好。

解碼器部分將編碼器輸出的隱向量表示作為輸入，經(jīng)過一定的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層次結(jié)構(gòu)，將其重構(gòu)成原始的用戶歷史行為數(shù)據(jù)。在這個過程中，AutoRec模型會盡可能地還原原始數(shù)據(jù)，從而最大限度地保留用戶的興趣特征。

在訓(xùn)練過程中，AutoRec模型會通過最小化重構(gòu)誤差來優(yōu)化模型參數(shù)，從而使得模型可以更加準確地學(xué)習(xí)用戶的興趣特征。訓(xùn)練完成后，模型可以根據(jù)用戶的歷史行為數(shù)據(jù)，預(yù)測用戶可能感興趣的商品或服務(wù)。

AutoRec模型結(jié)構(gòu)圖

三、Deep Crossing 模型一一經(jīng)典的深度學(xué)習(xí)架構(gòu)

Deep Crossing是一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的推薦模型，它可以自動地學(xué)習(xí)用戶的興趣特征，并根據(jù)這些特征為用戶推薦個性化的商品或服務(wù)。Deep Crossing的模型結(jié)構(gòu)相對復(fù)雜，主要由兩個部分組成：特征交叉層和多層感知機。

特征交叉層將用戶的歷史行為數(shù)據(jù)，如點擊、購買、評分等，作為輸入，經(jīng)過一定的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層次結(jié)構(gòu)，將其進行特征交叉，從而得到更加豐富的特征表示。這個特征交叉層可以幫助模型學(xué)習(xí)到更加復(fù)雜和抽象的用戶興趣特征。

多層感知機部分將特征交叉層的輸出作為輸入，經(jīng)過一定的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層次結(jié)構(gòu)，將其映射成一個低維度的隱向量表示。這個隱向量表示包含了用戶的興趣特征，可以用來表示用戶的興趣偏好。

在訓(xùn)練過程中，Deep Crossing模型會通過最小化交叉熵損失函數(shù)來優(yōu)化模型參數(shù)，從而使得模型可以更加準確地學(xué)習(xí)用戶的興趣特征。訓(xùn)練完成后，模型可以根據(jù)用戶的歷史行為數(shù)據(jù)，預(yù)測用戶可能感興趣的商品或服務(wù)。

Deep Crossing是一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的推薦模型，它可以自動地學(xué)習(xí)用戶的興趣特征，并根據(jù)這些特征為用戶推薦個性化的商品或服務(wù)。它的模型結(jié)構(gòu)相對復(fù)雜，由特征交叉層和多層感知機兩個部分組成。

Deep Crossing 模型結(jié)構(gòu)圖

四、NeuralCF 模型——CF 與深度學(xué)習(xí)的結(jié)合

NeuralCF是一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的推薦模型，它可以自動地學(xué)習(xí)用戶的興趣特征，并根據(jù)這些特征為用戶推薦個性化的商品或服務(wù)。NeuralCF的模型結(jié)構(gòu)相對簡單，主要由兩個部分組成：用戶嵌入層和物品嵌入層。

用戶嵌入層將用戶的歷史行為數(shù)據(jù)，如點擊、購買、評分等，作為輸入，經(jīng)過一定的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層次結(jié)構(gòu)，將其映射成一個低維度的隱向量表示。這個隱向量表示包含了用戶的興趣特征，可以用來表示用戶的興趣偏好。

物品嵌入層將商品的特征數(shù)據(jù)，如商品的類別、價格、評分等，作為輸入，經(jīng)過一定的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層次結(jié)構(gòu)，將其映射成一個低維度的隱向量表示。這個隱向量表示包含了商品的特征信息，可以用來表示商品的屬性和特點。

在訓(xùn)練過程中，NeuralCF模型會通過最小化交叉熵損失函數(shù)來優(yōu)化模型參數(shù)，從而使得模型可以更加準確地學(xué)習(xí)用戶的興趣特征和商品的特征信息。訓(xùn)練完成后，模型可以根據(jù)用戶的歷史行為數(shù)據(jù)和商品的特征信息，預(yù)測用戶可能感興趣的商品或服務(wù)。

NeuralCF是一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的推薦模型，它可以自動地學(xué)習(xí)用戶的興趣特征和商品的特征信息，并根據(jù)這些特征為用戶推薦個性化的商品或服務(wù)。它的模型結(jié)構(gòu)相對簡單，由用戶嵌入層和物品嵌入層兩個部分組成。

NeuralCF 模型

NeuralCF模型框架基于用戶向量和物品向量這兩個Embedding層，利用不同的互操作層進行特征的交叉組合，并且可以靈活地進行不同互操作層的拼接。這體現(xiàn)了深度學(xué)習(xí)構(gòu)建推薦模型的優(yōu)勢，即利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論上能夠擬合任意函數(shù)的能力，靈活地組合不同的特征，按需增加或減少模型的復(fù)雜度。

在實踐中，需要注意的是，并不是模型結(jié)構(gòu)越復(fù)雜、特征越多越好。要防止過擬合的風(fēng)險，往往需要更多的數(shù)據(jù)和更長的訓(xùn)練時間才能使復(fù)雜的模型收斂。這需要算法工程師在模型的實用性、實時性和效果之間進行權(quán)衡。

然而，NeuralCF模型也存在局限性。由于是基于協(xié)同過濾的思想進行構(gòu)造的，所以NeuralCF模型并沒有引入更多其他類型的特征，這在實際應(yīng)用中無疑浪費了其他有價值的信息。此外，對于模型中互操作的種類并沒有做進步的探究和說明。這都需要后來者進行更深入的探索。

五、PNN 模型一一加強特征交叉能力

PNN（Product-based Neural Networks）是一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的推薦模型，它結(jié)合了FM（Factorization Machines）和深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)點，可以更好地處理高維稀疏特征數(shù)據(jù)。

PNN的模型結(jié)構(gòu)包括兩個部分：特征交叉層和多層感知機。

特征交叉層將用戶的歷史行為數(shù)據(jù)和商品的特征數(shù)據(jù)，如點擊、購買、評分等，作為輸入，通過FM模型進行特征交叉，從而得到更加豐富的特征表示。這個特征交叉層可以幫助模型學(xué)習(xí)到更加復(fù)雜和抽象的用戶興趣特征和商品特征。

多層感知機部分將特征交叉層的輸出作為輸入，經(jīng)過一定的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層次結(jié)構(gòu)，將其映射成一個低維度的隱向量表示。這個隱向量表示包含了用戶的興趣特征和商品的特征信息，可以用來表示用戶對商品的興趣程度。

在訓(xùn)練過程中，PNN模型會通過最小化交叉熵損失函數(shù)來優(yōu)化模型參數(shù)，從而使得模型可以更加準確地學(xué)習(xí)用戶的興趣特征和商品的特征信息。訓(xùn)練完成后，模型可以根據(jù)用戶的歷史行為數(shù)據(jù)和商品的特征信息，預(yù)測用戶可能感興趣的商品或服務(wù)。

PNN是一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的推薦模型，它結(jié)合了FM和深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)點，可以更好地處理高維稀疏特征數(shù)據(jù)。它的模型結(jié)構(gòu)相對復(fù)雜，由特征交叉層和多層感知機兩個部分組成。

PNN 模型模型結(jié)構(gòu)圖

PNN模型強調(diào)了特征Embedding之間的交叉方式是多樣化的。相比于簡單的交由全連接層進行無差別化的處理，PNN模型定義的內(nèi)積和外積操作顯然更有針對性地強調(diào)了不同特征之間的交互，從而讓模型更容易捕獲特征的交叉信息。

然而，PNN模型同樣存在著一些局限性。例如，在外積操作的實際應(yīng)用中，為了優(yōu)化訓(xùn)練效率進行了大量的簡化操作。此外，對所有特征進行無差別的交叉，在一定程度上忽略了原始特征向量中包含的有價值信息。如何綜合原始特征及交叉特征，讓特征交叉的方式更加高效，后續(xù)的Wide&Deep模型和基于FM的各類深度學(xué)習(xí)模型將給出它們的解決方案。

六、Wide&Deep 模型一一記憶能力和泛化能力的綜合

Wide&Deep是一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的推薦模型，它結(jié)合了線性模型和深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)點，可以更好地處理稀疏特征數(shù)據(jù)和非線性關(guān)系。

Wide&Deep的模型結(jié)構(gòu)包括兩個部分：線性模型和深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

線性模型部分將用戶的歷史行為數(shù)據(jù)和商品的特征數(shù)據(jù)，如點擊、購買、評分等，作為輸入，通過一定的線性變換，得到一個線性組合的特征表示。這個線性組合的特征表示可以用來表示用戶和商品之間的簡單關(guān)系，如用戶購買某個商品的概率與用戶點擊該商品的次數(shù)成正比。

深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)部分將用戶的歷史行為數(shù)據(jù)和商品的特征數(shù)據(jù)作為輸入，通過一定的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層次結(jié)構(gòu)，將其映射成一個低維度的隱向量表示。這個隱向量表示包含了用戶的興趣特征和商品的特征信息，可以用來表示用戶對商品的興趣程度。

在訓(xùn)練過程中，Wide&Deep模型會通過最小化交叉熵損失函數(shù)來優(yōu)化模型參數(shù)，從而使得模型可以更加準確地學(xué)習(xí)用戶的興趣特征和商品的特征信息。訓(xùn)練完成后，模型可以根據(jù)用戶的歷史行為數(shù)據(jù)和商品的特征信息，預(yù)測用戶可能感興趣的商品或服務(wù)。

Wide&Deep 模型結(jié)構(gòu)圖

七、NFM——FM 的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)化嘗試

NFM（Neural Factorization Machines）是一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的推薦模型，它結(jié)合了FM和深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)點，可以更好地處理高維稀疏特征數(shù)據(jù)。

NFM的模型結(jié)構(gòu)包括兩個部分：特征交叉層和多層感知機。

特征交叉層將用戶的歷史行為數(shù)據(jù)和商品的特征數(shù)據(jù)，如點擊、購買、評分等，作為輸入，通過FM模型進行特征交叉，從而得到更加豐富的特征表示。這個特征交叉層可以幫助模型學(xué)習(xí)到更加復(fù)雜和抽象的用戶興趣特征和商品特征。

多層感知機部分將特征交叉層的輸出作為輸入，經(jīng)過一定的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層次結(jié)構(gòu)，將其映射成一個低維度的隱向量表示。這個隱向量表示包含了用戶的興趣特征和商品的特征信息，可以用來表示用戶對商品的興趣程度。

在訓(xùn)練過程中，NFM模型會通過最小化交叉熵損失函數(shù)來優(yōu)化模型參數(shù)，從而使得模型可以更加準確地學(xué)習(xí)用戶的興趣特征和商品的特征信息。訓(xùn)練完成后，模型可以根據(jù)用戶的歷史行為數(shù)據(jù)和商品的特征信息，預(yù)測用戶可能感興趣的商品或服務(wù)。

NFM 的深度網(wǎng)絡(luò)部分模型結(jié)構(gòu)圖

八、AFM——引入注意力機制的FM

AFM（Attentional Factorization Machines）是一種基于注意力機制的推薦模型，它結(jié)合了FM和注意力機制的優(yōu)點，可以更好地處理高維稀疏特征數(shù)據(jù)和非線性關(guān)系。

AFM的模型結(jié)構(gòu)包括兩個部分：特征交叉層和注意力機制。

特征交叉層將用戶的歷史行為數(shù)據(jù)和商品的特征數(shù)據(jù)，如點擊、購買、評分等，作為輸入，通過FM模型進行特征交叉，從而得到更加豐富的特征表示。這個特征交叉層可以幫助模型學(xué)習(xí)到更加復(fù)雜和抽象的用戶興趣特征和商品特征。

注意力機制部分將特征交叉層的輸出作為輸入，通過一定的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層次結(jié)構(gòu)，學(xué)習(xí)出每個特征的重要性權(quán)重。這個權(quán)重可以用來表示不同特征對于用戶興趣的重要程度，從而進一步提高模型的預(yù)測準確度。

在訓(xùn)練過程中，AFM模型會通過最小化交叉熵損失函數(shù)來優(yōu)化模型參數(shù)，從而使得模型可以更加準確地學(xué)習(xí)用戶的興趣特征和商品的特征信息。訓(xùn)練完成后，模型可以根據(jù)用戶的歷史行為數(shù)據(jù)和商品的特征信息，預(yù)測用戶可能感興趣的商品或服務(wù)。

AFM模型結(jié)構(gòu)圖

九、DIEN——序列模型與推薦系統(tǒng)的結(jié)合

DIEN（Deep Interest Evolution Network）是一種基于深度學(xué)習(xí)的推薦模型，它結(jié)合了序列模型和興趣演化模型的優(yōu)點，可以更好地處理用戶興趣的演化過程。

DIEN的模型結(jié)構(gòu)包括三個部分：興趣抽取層、興趣進化層和預(yù)測層。

興趣抽取層將用戶的歷史行為數(shù)據(jù)，如點擊、購買、評分等，作為輸入，通過一定的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層次結(jié)構(gòu)，學(xué)習(xí)出每個行為的向量表示。這個向量表示包含了用戶的興趣信息，可以用來表示用戶當前的興趣狀態(tài)。

興趣進化層將興趣抽取層的輸出作為輸入，通過一定的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層次結(jié)構(gòu)，學(xué)習(xí)出每個行為對于用戶興趣演化的影響。這個影響可以用來表示用戶興趣的演化過程，從而更好地預(yù)測用戶未來的興趣。

預(yù)測層將興趣進化層的輸出和商品的特征數(shù)據(jù)，如價格、類別、品牌等，作為輸入，通過一定的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層次結(jié)構(gòu)，預(yù)測用戶對于每個商品的興趣程度。這個預(yù)測結(jié)果可以用來推薦給用戶最可能感興趣的商品或服務(wù)。

在訓(xùn)練過程中，DIEN模型會通過最小化交叉熵損失函數(shù)來優(yōu)化模型參數(shù)，從而使得模型可以更加準確地學(xué)習(xí)用戶的興趣演化過程和商品的特征信息。訓(xùn)練完成后，模型可以根據(jù)用戶的歷史行為數(shù)據(jù)和商品的特征信息，預(yù)測用戶可能感興趣的商品或服務(wù)。

DIEN 模型的結(jié)構(gòu)圖

在社交領(lǐng)域，深度學(xué)習(xí)推薦系統(tǒng)可以幫助社交平臺更好地推薦用戶感興趣的內(nèi)容和好友。社交平臺通常有大量的用戶和內(nèi)容，而用戶的興趣和需求也隨著時間和場景的變化而變化，因此需要一個智能的推薦系統(tǒng)來幫助用戶快速找到感興趣的內(nèi)容和好友。深度學(xué)習(xí)推薦系統(tǒng)可以通過對用戶的歷史行為數(shù)據(jù)和內(nèi)容的特征信息進行分析和學(xué)習(xí)，預(yù)測用戶對于每個內(nèi)容的興趣程度，從而推薦給用戶最可能感興趣的內(nèi)容和好友。此外，深度學(xué)習(xí)推薦系統(tǒng)還可以根據(jù)用戶的行為數(shù)據(jù)和內(nèi)容的特征信息，實現(xiàn)內(nèi)容的個性化推薦和定制化服務(wù)。

Facebook的深度學(xué)習(xí)推薦系統(tǒng)主要采用了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）和循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）等深度學(xué)習(xí)模型。這些模型能夠從用戶的歷史行為數(shù)據(jù)和內(nèi)容的特征信息中學(xué)習(xí)用戶的興趣和需求，從而預(yù)測用戶對于每個內(nèi)容的興趣程度。其中，CNN主要用于對于圖像和視頻等內(nèi)容的處理，而RNN主要用于對于文本和序列數(shù)據(jù)的處理。

具體來說，F(xiàn)acebook的深度學(xué)習(xí)推薦系統(tǒng)使用了一種稱為DNN（Deep Neural Network）的模型，該模型由多個深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組成。這些網(wǎng)絡(luò)可以處理不同類型的輸入數(shù)據(jù)，例如文本、圖像、視頻和用戶行為數(shù)據(jù)等。在模型訓(xùn)練的過程中，DNN會自動學(xué)習(xí)用戶的興趣和行為模式，從而為每個用戶生成一個獨特的興趣向量。這個向量可以用來預(yù)測用戶對于不同內(nèi)容的興趣程度。