本实验选用数据为 UCI 开源数据集，仅用于学习，请勿商用）
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。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 wide 方式同样有很多缺点，比如我们一直强调的，特征衍生需要很多人为操作，需要专家经验，另外这种推荐只对用户操作过的商品有效。
接着讲下 deep，这里的 deep 表示的是通过深度学习学习出来的一些向量，这些向量是隐性特征，往往是没有明确可解释性的。这些向量也可以作为特征的一部分参与到训练中。通过 deep 方式产生的特征会有以下好处，其一可以拟补人为提取特征造成的人力思考维度的限制，试想下一个人可以轻易的思考出二阶乘法的结果，如果是五阶呢？其二这部分特征是深度学习框架自动生成的，无需人力干预。
既然 Wide 和 Deep 算法各有千秋，那如果可以将两种算法作为组合，那么一定可以生成更有效的推荐场景的模型，本文就介绍如何在 PAI-DSW 上实现基于 Wide&Deep 的预测。
一、业务场景描述
本节使用的是 PAI-DSW 云端深度学习训练平台和 PAI-EAS 模型服务平台，使用的是一份开源的基于人的各种背景的统计数据，解决的问题是基于人的各种基础数据预测每个人收入是否会超过 50K。
本实验的全部代码和数据已经内置于 PAI-DSW，只要打开 DSW 就可以安装下方的教程运行实验。
二、数据集介绍
数据源：引用 UCI 开源数据源，https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Census+Income 具体特征字段如下：
字段名
含义
类型
描述
age
对象年龄
double
对象的年龄大小
workclass
工作性质
string
自由职业者、私企、企业人员、政府工作者、无业游民等
fnlwgt
连续数据
double
–
education
学历
string
学士、说是、博士、11th、10th、1s-4th 等等
education-num
教育年限
double
教育年限
marital-status
婚姻状况
string
单身、未婚、离异等等
occupation
职业
string
工程师、农民、销售等等
relatonship
家庭角色
string
妻子、父亲、没家庭等等
race
人种
string
亚裔、白人、黑人等等
sex
性别
string
女性、男性
capital-gain
连续数据
double
–
capital-loss
连续数据
double
–
hours-per-week
连续数据
double
–
native-country
祖籍国家
string
美国、哥伦比亚、英格兰、加拿大等等
目标字段：income 是否超过 50k
三、数据探索流程
首先进入 PAI-DSW，找到左侧的 Demo 文件夹，下载 Wide&Deep 数据集及代码包。
（1）工程描述
首先看下整个工程，
包含一个 census_data 文件夹，里面包含一个训练数据和一个测试数据
official 文件夹是一个工具包
census_main.py 为训练脚本
（2）训练模型
打开一个 terminal 环境，执行
python census_main.py –export_dir wide_deep_saved_model
wide_deep_saved_model 为输出模型所在的文件夹，训练完在文件目录下会找到相应文件，打开后可以看到 checkpoint：
把这个 checkpoint 的号记住。
（3）模型预测
现在已经生成了模型的 checkpoint 输出，接下来进入 terminal，运行以下脚本：
saved_model_cli run –dir wide_deep_saved_model/${模型 checkpoint 号码}/ –tag_set serve –signature_def=”predict” –input_examples=’${预测数据}’
根据本文的案例可以执行以下脚本拿到预测结果：
saved_model_cli run –dir wide_deep_saved_model/1542168326/ –tag_set serve –signature_def=”predict” –input_examples=’examples=[{“age”:[46.], “education_num”:[10.], “capital_gain”:[7688.], “capital_loss”:[0.], “hours_per_week”:[38.]}, {“age”:[24.], “education_num”:[13.], “capital_gain”:[0.], “capital_loss”:[0.], “hours_per_week”:[50.]}]’
输入了两条预测数据，最终拿到预测结果：
输入了两条预测数据，可以得到预测输出，第一条预测结果为 1，第二条结果为 0，可以通过 output key probabilities 判断（注：矩阵第一行对应第一个预测结果，第二列 0.9599956> 第一列 0.04000434，所以第一个预测结果是 1。同理第二个预测结果是 0）。
可以通过代码 official/wide_deep/census_dataset.py 来看具体的特征工程的特征和目标值的构建，目标列 >50k 时目标值为 1，目标列 <50k 时目标值为 0。
于是预测结果第一条的人的预测收入为 >50k，预测结果第二条的人的预测收入 <50k。
（4）模型在线部署
生成的模型是 Tensorflow 的标准模型格式，可以通过 PAI-EAS 将模型部署成 Http 服务供调用。
后续流程可以参考在线预测文档：https://help.aliyun.com/document_detail/92917.html
部署成在线服务之后，这样就可以做到模型跟用户自身的业务结合，完成 PAI 模型训练和业务应用的打通。
本文作者：傲海阅读原文
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