Deep and Wide模型是一種用于推薦系統(tǒng)的模型，由谷歌的研究人員提出。它結(jié)合了深度學習和廣義線性模型的優(yōu)點，旨在提高推薦系統(tǒng)的準確性和泛化能力。

Deep and Wide模型由兩部分組成：一個深度部分和一個寬度部分。深度部分是一個前饋神經(jīng)網(wǎng)絡，用于學習用戶和物品之間的復雜關系。寬度部分是一個廣義線性模型，用于學習用戶和物品之間的簡單關系。

Deep and Wide模型在訓練過程中，同時優(yōu)化深度部分和寬度部分的參數(shù)。這樣，模型可以同時學習用戶和物品之間的復雜關系和簡單關系，從而提高推薦系統(tǒng)的準確性和泛化能力。

Deep and Wide模型已經(jīng)在多個推薦系統(tǒng)任務中取得了優(yōu)異的性能，如電影推薦、商品推薦等。此外，Deep and Wide模型還可以用于其他機器學習任務，如分類、回歸等。親愛的讀者們，你是否曾在茫茫信息海洋中，為尋找一款心儀的應用而煩惱？又或者，你是否曾好奇，那些應用推薦是如何精準地跳入你的視線？今天，就讓我?guī)阋惶骄烤?，揭開Google Play應用推薦背后的神秘面紗——Wide
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