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深度推荐模型之Wide & Deep

1 背景 在CTR预估任务中, 线性模型仍占有半壁江山。利用手工构造的交叉组合特征来使线性模型具有“记忆性”,使模型记住共现频率较高的特征组合,往往也能达到一个不错的baseline,而且可解释性强。但这种方式有着较为明显的缺点:首先,特征工程需要耗费太多精力。其次,因为模型是强行记住这些组合特征的,所以对于未曾出现过的特征组合,权重系数为0,无法进行泛化。 为了加强模型的泛化能力,研究者引入了DNN结构,将高维稀疏特征编码为低维稠密的Embedding vector,这种基于Embedding的方式减轻了特征工程的负担,而且能够有效提高模型的泛化能力。但是,基于Embedding的方式可能因为数据长尾分布,导致长尾的一些特征值无法被充分学习,其对应的嵌入向量是不准确的,这便会造成模型泛化过度,当基础query-item矩阵稀疏且评分较高时,例如具有特定偏好的用户或具有狭窄吸引力的商品,很难学习有效的query和item的低维表示形式。在这种情况下,大多数query-item对之间不应存在任何交互,但是密集的嵌入向量将导致所有query-item组合的预测都不为零,因此可能...

大数据实战:Kyuubi 与 Spark ThriftServer 的全面对比分析

网易数帆旗下易数大数据团队开源的 Kyuubi,和 Spark 社区的Spark Thrift Server,都是通过纯 SQL 语言和 JDBC 接口的方式降低大数据使用门槛的项目。本文从企业大数据应用场景关注的问题出发,对比了 Kyuubi 与 Spark Thrift Server 的差异与优劣,并引入HiveServer2 进行全面的分析。 1. Spark Thrift Server 介绍 Spark Thrift Server 是Apache Spark社区基于HiveServer2实现的一个Thrift服务,旨在无缝兼容HiveServer2。它通过JDBC接口将Spark SQL的能力以纯SQL的方式提供给终端用户。这种“开箱即用”的模式可以最大化地降低用户使用Spark的障碍和成本。我们先从传统的 Spark 作业提交方式入手,谈谈 Spark Thrift Server 具备的优势。 1.1 传统作业方式 在没有 Spark Thrift Server 的情况下,Spark 作为大数据处理工具,可能并不是对所有人都那么“友好”。 1.1.1 门槛高 用户通过Spar...

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