二、AutoRec一一单隐层神经网络推荐模型

AutoRec是一种基于自编码器的推荐模型，它可以自动地学习用户的兴趣特征，并根据这些特征为用户推荐个性化的商品或服务。AutoRec的模型结构相对简单，主要由两个部分组成：编码器和解码器。

编码器部分将用户的历史行为数据，如点击、购买、评分等，作为输入，经过一定的神经网络层次结构，将其映射成一个低维度的隐向量表示。这个隐向量表示包含了用户的兴趣特征，可以用来表示用户的兴趣偏好。

解码器部分将编码器输出的隐向量表示作为输入，经过一定的神经网络层次结构，将其重构成原始的用户历史行为数据。在这个过程中，AutoRec模型会尽可能地还原原始数据，从而最大限度地保留用户的兴趣特征。

在训练过程中，AutoRec模型会通过最小化重构误差来优化模型参数，从而使得模型可以更加准确地学习用户的兴趣特征。训练完成后，模型可以根据用户的历史行为数据，预测用户可能感兴趣的商品或服务。

AutoRec模型结构图

三、Deep Crossing 模型一一经典的深度学习架构

Deep Crossing是一种基于神经网络的推荐模型，它可以自动地学习用户的兴趣特征，并根据这些特征为用户推荐个性化的商品或服务。Deep Crossing的模型结构相对复杂，主要由两个部分组成：特征交叉层和多层感知机。

特征交叉层将用户的历史行为数据，如点击、购买、评分等，作为输入，经过一定的神经网络层次结构，将其进行特征交叉，从而得到更加丰富的特征表示。这个特征交叉层可以帮助模型学习到更加复杂和抽象的用户兴趣特征。

多层感知机部分将特征交叉层的输出作为输入，经过一定的神经网络层次结构，将其映射成一个低维度的隐向量表示。这个隐向量表示包含了用户的兴趣特征，可以用来表示用户的兴趣偏好。

在训练过程中，Deep Crossing模型会通过最小化交叉熵损失函数来优化模型参数，从而使得模型可以更加准确地学习用户的兴趣特征。训练完成后，模型可以根据用户的历史行为数据，预测用户可能感兴趣的商品或服务。

Deep Crossing是一种基于神经网络的推荐模型，它可以自动地学习用户的兴趣特征，并根据这些特征为用户推荐个性化的商品或服务。它的模型结构相对复杂，由特征交叉层和多层感知机两个部分组成。

Deep Crossing 模型结构图

四、NeuralCF 模型——CF 与深度学习的结合

NeuralCF是一种基于神经网络的推荐模型，它可以自动地学习用户的兴趣特征，并根据这些特征为用户推荐个性化的商品或服务。NeuralCF的模型结构相对简单，主要由两个部分组成：用户嵌入层和物品嵌入层。

用户嵌入层将用户的历史行为数据，如点击、购买、评分等，作为输入，经过一定的神经网络层次结构，将其映射成一个低维度的隐向量表示。这个隐向量表示包含了用户的兴趣特征，可以用来表示用户的兴趣偏好。

物品嵌入层将商品的特征数据，如商品的类别、价格、评分等，作为输入，经过一定的神经网络层次结构，将其映射成一个低维度的隐向量表示。这个隐向量表示包含了商品的特征信息，可以用来表示商品的属性和特点。

在训练过程中，NeuralCF模型会通过最小化交叉熵损失函数来优化模型参数，从而使得模型可以更加准确地学习用户的兴趣特征和商品的特征信息。训练完成后，模型可以根据用户的历史行为数据和商品的特征信息，预测用户可能感兴趣的商品或服务。

NeuralCF是一种基于神经网络的推荐模型，它可以自动地学习用户的兴趣特征和商品的特征信息，并根据这些特征为用户推荐个性化的商品或服务。它的模型结构相对简单，由用户嵌入层和物品嵌入层两个部分组成。

NeuralCF 模型

NeuralCF模型框架基于用户向量和物品向量这两个Embedding层，利用不同的互操作层进行特征的交叉组合，并且可以灵活地进行不同互操作层的拼接。这体现了深度学习构建推荐模型的优势，即利用神经网络理论上能够拟合任意函数的能力，灵活地组合不同的特征，按需增加或减少模型的复杂度。

在实践中，需要注意的是，并不是模型结构越复杂、特征越多越好。要防止过拟合的风险，往往需要更多的数据和更长的训练时间才能使复杂的模型收敛。这需要算法工程师在模型的实用性、实时性和效果之间进行权衡。

然而，NeuralCF模型也存在局限性。由于是基于协同过滤的思想进行构造的，所以NeuralCF模型并没有引入更多其他类型的特征，这在实际应用中无疑浪费了其他有价值的信息。此外，对于模型中互操作的种类并没有做进步的探究和说明。这都需要后来者进行更深入的探索。

五、PNN 模型一一加强特征交叉能力

PNN（Product-based Neural Networks）是一种基于神经网络的推荐模型，它结合了FM（Factorization Machines）和深度神经网络的优点，可以更好地处理高维稀疏特征数据。

PNN的模型结构包括两个部分：特征交叉层和多层感知机。

特征交叉层将用户的历史行为数据和商品的特征数据，如点击、购买、评分等，作为输入，通过FM模型进行特征交叉，从而得到更加丰富的特征表示。这个特征交叉层可以帮助模型学习到更加复杂和抽象的用户兴趣特征和商品特征。

多层感知机部分将特征交叉层的输出作为输入，经过一定的神经网络层次结构，将其映射成一个低维度的隐向量表示。这个隐向量表示包含了用户的兴趣特征和商品的特征信息，可以用来表示用户对商品的兴趣程度。

在训练过程中，PNN模型会通过最小化交叉熵损失函数来优化模型参数，从而使得模型可以更加准确地学习用户的兴趣特征和商品的特征信息。训练完成后，模型可以根据用户的历史行为数据和商品的特征信息，预测用户可能感兴趣的商品或服务。

PNN是一种基于神经网络的推荐模型，它结合了FM和深度神经网络的优点，可以更好地处理高维稀疏特征数据。它的模型结构相对复杂，由特征交叉层和多层感知机两个部分组成。

PNN 模型模型结构图

PNN模型强调了特征Embedding之间的交叉方式是多样化的。相比于简单的交由全连接层进行无差别化的处理，PNN模型定义的内积和外积操作显然更有针对性地强调了不同特征之间的交互，从而让模型更容易捕获特征的交叉信息。

然而，PNN模型同样存在着一些局限性。例如，在外积操作的实际应用中，为了优化训练效率进行了大量的简化操作。此外，对所有特征进行无差别的交叉，在一定程度上忽略了原始特征向量中包含的有价值信息。如何综合原始特征及交叉特征，让特征交叉的方式更加高效，后续的Wide&Deep模型和基于FM的各类深度学习模型将给出它们的解决方案。

六、Wide&Deep 模型一一记忆能力和泛化能力的综合

Wide&Deep是一种基于神经网络的推荐模型，它结合了线性模型和深度神经网络的优点，可以更好地处理稀疏特征数据和非线性关系。

Wide&Deep的模型结构包括两个部分：线性模型和深度神经网络。

线性模型部分将用户的历史行为数据和商品的特征数据，如点击、购买、评分等，作为输入，通过一定的线性变换，得到一个线性组合的特征表示。这个线性组合的特征表示可以用来表示用户和商品之间的简单关系，如用户购买某个商品的概率与用户点击该商品的次数成正比。

深度神经网络部分将用户的历史行为数据和商品的特征数据作为输入，通过一定的神经网络层次结构，将其映射成一个低维度的隐向量表示。这个隐向量表示包含了用户的兴趣特征和商品的特征信息，可以用来表示用户对商品的兴趣程度。

在训练过程中，Wide&Deep模型会通过最小化交叉熵损失函数来优化模型参数，从而使得模型可以更加准确地学习用户的兴趣特征和商品的特征信息。训练完成后，模型可以根据用户的历史行为数据和商品的特征信息，预测用户可能感兴趣的商品或服务。

Wide&Deep 模型结构图

七、NFM——FM 的神经网络化尝试

NFM（Neural Factorization Machines）是一种基于神经网络的推荐模型，它结合了FM和深度神经网络的优点，可以更好地处理高维稀疏特征数据。

NFM的模型结构包括两个部分：特征交叉层和多层感知机。

特征交叉层将用户的历史行为数据和商品的特征数据，如点击、购买、评分等，作为输入，通过FM模型进行特征交叉，从而得到更加丰富的特征表示。这个特征交叉层可以帮助模型学习到更加复杂和抽象的用户兴趣特征和商品特征。

多层感知机部分将特征交叉层的输出作为输入，经过一定的神经网络层次结构，将其映射成一个低维度的隐向量表示。这个隐向量表示包含了用户的兴趣特征和商品的特征信息，可以用来表示用户对商品的兴趣程度。

在训练过程中，NFM模型会通过最小化交叉熵损失函数来优化模型参数，从而使得模型可以更加准确地学习用户的兴趣特征和商品的特征信息。训练完成后，模型可以根据用户的历史行为数据和商品的特征信息，预测用户可能感兴趣的商品或服务。

NFM 的深度网络部分模型结构图

八、AFM——引入注意力机制的FM

AFM（Attentional Factorization Machines）是一种基于注意力机制的推荐模型，它结合了FM和注意力机制的优点，可以更好地处理高维稀疏特征数据和非线性关系。

AFM的模型结构包括两个部分：特征交叉层和注意力机制。

特征交叉层将用户的历史行为数据和商品的特征数据，如点击、购买、评分等，作为输入，通过FM模型进行特征交叉，从而得到更加丰富的特征表示。这个特征交叉层可以帮助模型学习到更加复杂和抽象的用户兴趣特征和商品特征。

注意力机制部分将特征交叉层的输出作为输入，通过一定的神经网络层次结构，学习出每个特征的重要性权重。这个权重可以用来表示不同特征对于用户兴趣的重要程度，从而进一步提高模型的预测准确度。

在训练过程中，AFM模型会通过最小化交叉熵损失函数来优化模型参数，从而使得模型可以更加准确地学习用户的兴趣特征和商品的特征信息。训练完成后，模型可以根据用户的历史行为数据和商品的特征信息，预测用户可能感兴趣的商品或服务。

AFM模型结构图

九、DIEN——序列模型与推荐系统的结合

DIEN（Deep Interest Evolution Network）是一种基于深度学习的推荐模型，它结合了序列模型和兴趣演化模型的优点，可以更好地处理用户兴趣的演化过程。

DIEN的模型结构包括三个部分：兴趣抽取层、兴趣进化层和预测层。

兴趣抽取层将用户的历史行为数据，如点击、购买、评分等，作为输入，通过一定的神经网络层次结构，学习出每个行为的向量表示。这个向量表示包含了用户的兴趣信息，可以用来表示用户当前的兴趣状态。

兴趣进化层将兴趣抽取层的输出作为输入，通过一定的神经网络层次结构，学习出每个行为对于用户兴趣演化的影响。这个影响可以用来表示用户兴趣的演化过程，从而更好地预测用户未来的兴趣。

预测层将兴趣进化层的输出和商品的特征数据，如价格、类别、品牌等，作为输入，通过一定的神经网络层次结构，预测用户对于每个商品的兴趣程度。这个预测结果可以用来推荐给用户最可能感兴趣的商品或服务。

在训练过程中，DIEN模型会通过最小化交叉熵损失函数来优化模型参数，从而使得模型可以更加准确地学习用户的兴趣演化过程和商品的特征信息。训练完成后，模型可以根据用户的历史行为数据和商品的特征信息，预测用户可能感兴趣的商品或服务。

DIEN 模型的结构图

在社交领域，深度学习推荐系统可以帮助社交平台更好地推荐用户感兴趣的内容和好友。社交平台通常有大量的用户和内容，而用户的兴趣和需求也随着时间和场景的变化而变化，因此需要一个智能的推荐系统来帮助用户快速找到感兴趣的内容和好友。深度学习推荐系统可以通过对用户的历史行为数据和内容的特征信息进行分析和学习，预测用户对于每个内容的兴趣程度，从而推荐给用户最可能感兴趣的内容和好友。此外，深度学习推荐系统还可以根据用户的行为数据和内容的特征信息，实现内容的个性化推荐和定制化服务。

Facebook的深度学习推荐系统主要采用了卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）等深度学习模型。这些模型能够从用户的历史行为数据和内容的特征信息中学习用户的兴趣和需求，从而预测用户对于每个内容的兴趣程度。其中，CNN主要用于对于图像和视频等内容的处理，而RNN主要用于对于文本和序列数据的处理。

具体来说，Facebook的深度学习推荐系统使用了一种称为DNN（Deep Neural Network）的模型，该模型由多个深度神经网络组成。这些网络可以处理不同类型的输入数据，例如文本、图像、视频和用户行为数据等。在模型训练的过程中，DNN会自动学习用户的兴趣和行为模式，从而为每个用户生成一个独特的兴趣向量。这个向量可以用来预测用户对于不同内容的兴趣程度。