【推荐解决方案四部曲】请查收——第三部：基于深度学习模型Wide&Deep的推荐

基于深度学习模型Wide&Deep的推荐上手难度:  ⭐ ⭐⭐⭐  推荐效果:  ⭐⭐⭐⭐本实验选用数据为真实电商脱敏数据，仅用于学习，请勿商用篇首高能预警，不要错过文末有福利！有福利！有福利！（重要的事情说三遍🙂）Wide&Deep推荐算法出自一篇论文《Wide&Deep Learning for RecommenderSystems》，Wide&Deep由两部分组成，分别是Wide和Deep。先来说wide，表示的是generalized的推荐系统，传统的推荐系统都是通过线性算法基于离散特征来做推荐的。Wide推荐通常是这样的：系统通过获得用户的购物日志数据，包括用户点击哪些商品，购买过哪些商品，然后通过one-hot编码的方式构成离散特征或者通过对业务的理解衍生出一些特征，并进行计算，类似于本系列文章第二篇：基于对象特征的推 ………………………………