DeepCTR

tensorflow2中的遮盖和填充(padding&mask)以及dnamic_rnn学习笔记

1.写在前面最近在用deepctr代码风格复现DIN模型的时候，无意间发现了tf文档里面有关于变长序列的遮盖和填充的相关知识点，今天抽了一下午的时间快速学习了一下，结合着复现DIN模型时遇到的一个坑，做了几个小实验感受了一下这个知识点的具体使用情况
翻滚的小@强·2023-12-04 09:20

FiBinet解读

特征重要性双线性交互AI上推荐之FiBiNET模型(特征重要性选择与双线性特征交叉)张俊林：推荐系统排序环节特征Embedding建模SENet在推荐领域中的应用DeepCtr实现FiBinettf2实现
得克特·2023-10-30 16:18

DeepCTR：易用可扩展的深度学习点击率预测算法包

DeepCTR的设计主要是面向那些对深度学习以及CTR预测算法感兴趣的同学，使他们可以利用这个包
u013250861·2023-09-15 18:05

[linux] deepctr[gpu] VarLenSparseFeat调用格式

deepctr.inputs.VarLenSparseFeat由于VarLenSparseFeat和SparseFeat存在较多相同参数，且很多情况下相同参数的取值也是相同的(如用户历史商品点击序列和待预估商品
心心喵·2023-09-11 21:53

WIN10环境下深度学习中使用torch时无法启用GPU的一些坑

使用DeepCTR-zorch来进行深度学习时，torch.cuda.is_available()返回值总是false而导致无法使用GPU来进行计算。
blackhost·2023-04-16 07:42

工业界精排模型整合

代码链接GitHub-shenweichen/DeepCTR-Torch:【PyTorch】Easy-to-use,ModularandExtendiblepackageofdeep-learningbasedCTRmodels.modelname
棉毛裤穿吗·2023-04-03 00:09

xDeepFM模型

参考文献https://zhuanlan.zhihu.com/p/57162373源码解读https://github.com/shenweichen/DeepCTR可分为三大块：1.模型输入部分通过Input
安琪拉的小迷妹·2023-03-19 09:37

Github上超火的Python开源项目-对经典论文进行复现

理论和实践似乎有很大的间隔，学术界与工业界的差距更是如此；更好的理解论文的核心内容，增强自己的工程能力；很多论文给出的开源代码都是TF1.x，因此想要用更简单的TF2.0进行复现；当然也看过一些知名的开源项目，如DeepCTR
酔清风·2023-01-14 09:39

推荐排序模型2—— wide&Deep及python（DeepCTR）实现

wide&Deep模型重点指出了Memorization和Generalization的概念，这个是从人类的认知学习过程中演化来的。人类的大脑很复杂，它可以记忆(memorize)下每天发生的事情（麻雀可以飞，鸽子可以飞）然后泛化(generalize)这些知识到之前没有看到过的东西（有翅膀的动物都能飞）。但是泛化的规则有时候不是特别的准，有时候会出错（有翅膀的动物都能飞吗）。那怎么办那，没关系，
端坐的小王子·2023-01-13 15:57

推荐排序模型4—— Deep&Cross Network（DCN）及python（DeepCTR）实现

DCN全称Deep&CrossNetwork，是谷歌和斯坦福大学在2017年提出的用于AdClickPrediction的模型。DCN(DeepCrossNetwork)在学习特定阶数组合特征的时候效率非常高，而且同样不需要特征工程，引入的额外的复杂度也是微乎其微的。目录1，DCN的基本结构和特点2，EmbeddingandStackingLayer3,CrossNetwork4,Combinat
端坐的小王子·2023-01-13 15:26

简单应用深度学习库DeepCTR-Torch中deepFM

deepFM广泛应用于推荐等稀疏数据的场景，发现一个的三方库，用自有数据测试了下，但是数据集基本上都是连续数据，可能没有体现deepFM的优势。importpandasaspdimporttorchfromsklearn.metricsimportlog_loss,roc_auc_scorefromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfroms
jin_tmac·2023-01-09 13:38

din、bst 深度兴趣网络排序ctr 数据训练；deepctr加载embedding向量；id类型值hash

deepctr版本0.8.5数据下载：链接：https://pan.baidu.com/s/1m7mViwM-KPJxmTLdpotRRg提取码：obmu数据说明：user端特征有5个，分别为["user_id
loong_XL·2023-01-05 16:55

【推荐算法】点击率预估模型（CTR） 快速入门（赋源码）

CTR快速入门本项目主要使用DeepCTR进行CTR模型训练。开源本项目，方便初学者快速进行CTR模型训练。【项目说明】配置化运行，无需修改代码。
MachineCYL·2022-12-16 02:35

PySpark+深度语义模型DSSM+获取embedding

PySpark+深度语义模型DSSM+获取embeddinghttps://blog.csdn.net/qq632683582/article/details/116091510DeepFM原理以及DeepCTR
搬砖老头·2022-12-15 19:20

pyspark+DSSM做大规模道具商品个性化推荐模型训练

环境设置：deepmatch==0.1.3,deepctr[GPU]==0.7.5,pyspark==2.4.0,keras模型文件：importpandasaspdimportnumpyasnpimportt
mishidemudong·2022-12-15 19:50

【DeepCTR库】学习入门笔记02

featurecolumnfeaturecolumn.py类别特征处理：SparsFeat数值特征处理：DenseFeat序列特征处理：VarLenSparseFeat方法：get_feature_name:获取所有特征namebuild_input_feature:将所有特征转为kerastensorget_liner_logit：获取线性变换结果input_from_feature_colum
KryHan·2022-12-15 19:49

【总结】DeepCTR如何构建模型

文章目录前言keras函数式API构建模型deepctr中的特征标记Input层的构建Embedding层的构建不同类型特征的处理方式deepctr模型的构建总结前言相信推荐算法小白们应该没有不知道deepctr
若如意·2022-12-15 19:49

python教程：安装deepctr-torch

文章目录安装deepctr-torch安装安装deepctr-torch安装描述：通过conda和pip安装前置步骤：将conda换源通过condaconfig--addchannels"newchannel
北极小小猪·2022-12-15 19:19

给予DeepMatch框架进行召回实战

阿里巴巴的浅梦大神对于召回和排序分别开发了两套框架deepctr,deepmatch。如何安装deepctr和deepmatch？
lijinze2·2022-12-15 19:48

DeepCTR & DeepMatch简单实用指南

文章目录一、什么是DeepCTR&DeepMatch二、主要模块与概念三、嵌入层feature_column**三种feature_column**A.SparseFeatB.DenseFeatC.VarLenSparseFeat
tf.Print(**)·2022-12-15 18:44

PySpark+深度语义模型DSSM+获取embedding

环境设置：deepmatch==0.1.3,deepctr[GPU]==0.7.5,pyspark==2.4.0,keras模型文件：importpandasaspdimportnumpyasnpimportt
一只小鱼儿·2022-12-14 13:32

仅需24小时，带你基于PaddleRec复现经典CTR预估算法

在实际推荐算法开发工作中,一般也都有自己的开发项目框架,包含了「数据加载」、「特征处理」、「模型构建」等模块,可以快速完成一个新算法的开发,类似GitHub上开源的DeepCTR包。因此
飞桨PaddlePaddle·2022-12-02 06:53

keras model转tflite模型保存及量化处理

importtensorflowastf##model是deepfm模型deepctr训练converter=tf.lite.TFLiteConverter.from_keras_mo
loong_XL·2022-04-15 07:48

DeepCTR-Torch 如何使用【案例（Criteo、Movielens）演示、特征(SparseFeat、DenseFeat、VarLenSparseFeat)参数含义】

文章目录安装DeepCTR-Torch的4个步骤step1：模型导入step2：简单的预处理step3：生成特征列step4：生成训练样本并训练模型分类：Criteo回归：Movielens多值输入：Movielens
gun_K·2021-06-17 16:50

[CTR模型] DIEN（Deep Interest Evolution Network）模型解读与Deepctr实现

文章目录背景基本原理1.模型的输入2.InterestExtractorLayer3.InterestEvolvingLayerDeepctr实现背景DIEN（DeepInterestEvolutionNetwork）是DIN的改进版，先回顾一下DIN模型：DIN模型的核心思想是：在用户兴趣多样性的推荐背景下，利用用户的历史行为数据，通过Attention机制来捕捉被推荐物品的相对兴趣。DIN模型
zhong_ddbb·2020-10-10 19:45

deepctr源码学习一

deepctr源码学习一按源码里examples文件夹下的run_classification_criteo.py文件，画了deepfm的网络图和源码相应行数的对应关系，为了方便展示结构图，只取了前两个分类特征和前两个数值特征
波波虾遁地兽·2020-08-25 06:56

深度学习推荐算法召回youtube和排序deepfm

参考：https://github.com/shenweichen/DeepCTR1、youtube召回算法深度召回算法dssm，fm，ncf，sdm，mind用tensorflow1.X，不然deepmatch
初心fly·2020-08-12 13:27

简洁易用可扩展，一个基于深度学习的 CTR 模型包

本文介绍一个基于深度学习的CTR模型包DeepCTR，具有简洁易用、模块化和可扩展的优点。02CTR预估简介CTR预估是计算广告中最核心的算法之一，那么CTR预估是指什么呢？
csdn人工智能头条·2020-07-27 22:56

智源 - 看山杯 专家发现算法大赛 2019 baseline

2019文件说明features.py:从原始数据集中生成特征deepfm.py:运行deepfm模型并取得预测结果textdeepfm.py:运行textdeepfm模型并取得预测结果utils.py:deepctr
追梦程序员·2020-07-01 03:32

基于深度学习的推荐(七)：DeepCTR经典模型DeepFM分析及实战

文章目录公众号前言1.低阶特征与高阶特征2.DeepFM结构3.实战3.1多值离散特征的处理3.2ROC3.3DeepFM模型实现参考公众号关注公众号:推荐算法工程师,输入"进群",加入交流群,和小伙伴们一起讨论机器学习,深度学习,推荐算法.前言推荐算法越来越收到互联网公司和学者的重视。在深度学习大行其是之前，推荐算法一度被认为进入了瓶颈期。在将深度学习应用到推荐领域的初期尝试中，一些不错的CTR
如雨星空·2020-06-30 04:31

DeepCTR：易用可扩展的深度学习点击率预测算法库

这里简单从整体上介绍一下DeepCTR这个库。首先这个不是一个框架，它不具有学术创新意义，目前也没有解决什么复杂的工程问题。它面
浅梦s·2020-06-27 03:14

DeepCTR——快速实现CTR

安装CPU版pipinstalldeepctr[cpu]GPU版pipinstalldeepctr[gpu]初试使用DeepFM模型测试部分Criteo数据集导入importpandasaspdfromsklearn.metricsimportlog_loss,roc_auc_scorefromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromskl
XerCis·2020-06-24 08:32

推荐排序模型3——DeepFM及python（DeepCTR）实现

CTR（Click-Through-Rate）即点击通过率，是互联网广告常用的术语，指网络广告（图片广告/文字广告/关键词广告/排名广告/视频广告等）的点击到达率，即该广告的实际点击次数除以广告的展现量。CTR是衡量互联网广告效果的一项重要指标。CTR预估数据特点：1）输入中包含类别型和连续型数据。类别型数据需要one-hot,连续型数据可以先离散化再one-hot，也可2）以直接保留原值3）维度
端坐的小王子·2020-06-23 20:07

基于深度学习的CTR模型DeepCTR 更新啦！

文章来源于浅梦的学习笔记，作者努力学习的浅梦自deepctrv0.7.0在去年11月底发布后，由于个人的一些原因没能及时的跟进和解答朋友们在githubissue区，DeepCTR交流群以及通过邮件的方式提出的相关问题
风度78·2020-06-23 07:06

DeepCTR-Torch:基于深度学习的CTR预测算法库

本文介绍一个使用PyTorch编写的深度学习的点击率预测算法库DeepCTR-Torch，具有简洁易用、模块化和可扩展的优点,非常适合初学者快速入门学习。
文文学霸·2020-06-22 12:33

DeepCTR模型优缺点对比

模型时间模型结构优缺点FNN2016.01LREmbeddingLayerMLPFM需要预训练无法拟合低阶特征每个field只有一个非零值的强假设PNN2016.11EmbeddingLayerProductLayer(Inner/Outer)MLP对低阶特征的学习有限AutoInt2019.08EmbeddingLayerMulti-headSelf-attentionLayercategori
ChristineC_·2020-06-21 18:18

CTR预估系列：DeepCTR 一个基于深度学习的CTR模型包

本文介绍一个基于深度学习的CTR模型包DeepCTR，具有简洁易用、模块化和可扩展的优点。（本文作者：沈伟臣）CTR预估简介CTR预估是计算广告中最核心的算法之一，那么CTR预估是指什么呢？
湾区人工智能·2020-06-21 17:46

DeepCTR v0.7.1 版本更新说明

hello大家好，自deepctrv0.7.0在去年11月底更新后，由于个人的一些原因没能及时的跟进和解答朋友们在githubissue区，DeepCTR交流群以及通过邮件的方式提出的相关问题，这里先说一声抱歉
浅梦s·2020-06-21 08:37

Recommending What Video to Watch Next: A Multitask Ranking System

最近陆续把一些文章搬到微信公众号上,之后的更新也会在公众号上同步进行.欢迎搜索:DeepCTR论文地址：https://dl.acm.org/doi/10.1145/3298689.3346997前言这篇论文介绍了一个多目标
小新_XX·2020-04-11 16:46

小白读deepFm CTR预估（shenweichen代码）

作者的代码可见：https://github.com/shenweichen/DeepCTR本文分析的数据全部借用文章中的数据。
一个菜鸟的自我修养·2020-03-24 16:34

推荐系统论文汇总与FM演化

工业界深度推荐系统与CTR预估必读的论文汇总DeepCTR：易用可扩展的深度学习点击率预测算法包https://github.com/shenweichen/DeepCTR3经典模型3.1FM模型参考：
缄默笔记·2020-02-11 17:04

2019-11-06 广告点击率预测：DeepCTR 库的简单介绍

  很幸运，CTR领域有一个方便易用的工具包——“deepctr”，它的出现不仅仅降低了广告点击率预测模型的上手难度，方便进行模型对比，也让给了我们机会从这些优秀的源码中学习到构建模型的方式。  
双听·2019-11-07 13:47

DeepCTR-Torch，基于深度学习的CTR预测算法库

DeepCTR-Torch人们通过构造有效的组合特征和使用复杂的模型来学习数据中的模式来提升效果。基于因子分解机的方
hellozhxy·2019-10-11 14:37

深度学习之DeepCTR

展示广告中的深度CTR预估摘要1介绍2相关工作2.1展示广告CTR预估2.2深度神经网络3方法概述4网络结构5加速训练5.1稀疏全连接层5.2数据采样6实验6.1实验设置6.1.1数据集6.1.2原型6.1.3评价指标6.1.4网络配置6.2结果分析与讨论6.3可视化Convnet7结论论文名称：DeepCTRPredictioninDisplayAdvertising摘要图片广告的点击率预估是线
丶Minskyli·2018-08-28 22:48

从ctr预估问题看看f(x)设计—DNN篇

二，扩充“信息量”，把图片/文本这类不好处理的数据利用起来，比如DeepCTR；#0RoadMap-搭积木除了图中主线之外
Bryan__·2017-08-24 21:57
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