【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

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。这种wide推荐方式有非常多的好处，比如对于大规模的稀疏数据有很好的效果，而且模型的解释性很强。

什么叫模型的解释性呢？以逻辑回归为例，每个特征都对应模型中的一个权重值，每个特征的权重值的大小跟这个特征对结果的影响是有关的。那么wid