DeepFM

加载pkl文件，Python报错AttributeError: Can‘t get attribute ‘DeepFM‘ on ＜module ‘__main__‘ from...＞

背景模型同学发过来的pkl格式的模型，在系统中加载的时候，报错AttributeError:module'__main__'hasnoattribute'LabelEncoderExt'，尝试了很多种方式，最后终于解决了这个问题，记录一下，以后遇到类似的可以做参考。项目代码及结构app.pyfrominitimportappimportjsonfromflaskimportrequest@app.
Zerol_Yan·2024-09-11 10:39

java正则表达式提取字符串中的序号，BAT大厂面试总结

三面主管面：FM推导，deepfm原理，graphembedding，问了之前的一些项目。
qq_38514574·2024-09-04 09:59

深度学习_模型调用预测

概要应用场景：用户流失本文将介绍模型调用预测的步骤，这里深度学习模型使用的是自定义的deepfm代码导包importpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimportseabornassnsfromcollectionsimportdefaultdictfromscipyimportstatsfromscipyimportsign
you_are_my_sunshine*·2024-09-01 22:24

深度学习_数据读取到model模型存储

概要应用场景：用户流失本文将介绍模型调用预测的步骤，这里深度学习模型使用的是自定义的deepfm，并用机器学习lgb做比较代码导包importpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimportseabornassnsfromcollectionsimportdefaultdictfromscipyimportstatsfromsc
you_are_my_sunshine*·2024-09-01 19:35

深度推荐模型之DeepFM

一、FM背景：主要解决大规模稀疏数据下的特征组合遇到的问题：1.二阶特征参数数据呈指数增长怎么做的：对每个特征引入大小为k的隐向量，两两特征的权重值通过计算对应特征的隐向量内积而特征之间计算点积的复杂度原本为实际应用：在推荐场景中，用户特征和物品特征可以相互组合，例如用户性别男经过onehot编码之后为[0,1]，物品颜色蓝色经过onehot编码之后为[1,0]，那么组合特征[用户性别=男，物品颜
Icevivina·2024-01-28 12:24

推荐系统论文阅读（十四)-DCN-Deep&Cross Network推荐

：http://xxx.itp.ac.cn/pdf/1708.05123v1论文题目：《Deep&CrossNetworkforAdClickPredictions》一、背景在第四篇文章里面我们介绍了DeepFm
推荐系统论文阅读·2024-01-12 14:29

Torch-Rechub学习分享2

推荐系统开源学习TASK02：1.DeepFM：1.1DeepFM的提出动机：CTR预估是目前推荐系统的核心技术，其目标是预估用户点击推荐内容的概率。
xdyhk·2024-01-05 20:42

多兴趣模型之推荐系统算法

1、背景深度学习在CTR预估领域已经有了广泛的应用，常见的算法比如Wide&Deep，DeepFM等。
aikiliger·2023-12-16 23:16

【笔记】机器如何“猜你喜欢”-阿里技术

导读：本文主要介绍了Wide&Deep、PNN、DeepFM、Wide&Resnet模型结构，并尝试在1688猜你喜欢的真实数据场景中进行应用。
RonnieZhang1989·2023-11-20 20:25

论文笔记之DeepFM: A Factorization-Machine based Neural Network for CTR Prediction

DeepFM:AFactorization-MachinebasedNeuralNetworkforCTRPrediction目标：CTR预估文中指出以前的CTR预估模型仅考虑low-order的特征交互或者仅考虑
小弦弦喵喵喵·2023-11-19 07:13

手搭深度推荐模型(三) DeepFM

DeepFM这篇比之前两篇更难理解了一些，DeepFM对Wide&Deep的改进主要在于wide侧使用了FM，而FM又使用了矩阵分解的思想，因此这篇我回顾一下从传统机器学习到DeepFM每个算法都在注重解决什么问题
嫌疑人Y的执事·2023-11-12 16:18

java字符串去重，精心整理

三面主管面：FM推导，deepfm原理，graphembedding，问了之前的一些项目。
m0_58397045·2023-11-05 22:13

Java面试必备的集合源码详解，使用指南

三面主管面：FM推导，deepfm原理，graphembedding，问了之前的一些项目。
上班划水小能手·2023-11-04 13:21

KTV歌曲推荐-因子分解机和DeepFM

FM因子分解机在FM出现以前大多使用SVM来做CTR预估，当然还有其他的比如SVD++,PITF，FPMC等，但是这些模型对稀疏矩阵显得捉襟见肘，而且参数规模很大。那FM解决了什么问题：更适合做稀疏矩阵的参数计算减少了需要训练的参数规模，而且特征和参数数量是线性关系FM可以使用任何真实数据进行计算其实FM出现主要解决了特征之间的交叉特征关系，此处省略了稀疏矩阵导致的w参数失效的模型直接说最终模型：
Helen980416·2023-10-17 10:03

推荐系统排序算法--DeepFM模型

1、背景对于一个基于CTR预估的推荐系统，最重要的是学习到用户点击行为背后隐含的特征组合。在不同的推荐场景中，低阶组合特征或者高阶组合特征可能都会对最终的CTR产生影响。之前介绍的因子分解机(FactorizationMachines,FM)通过对于每一维特征的隐变量内积来提取特征组合。最终的结果也非常好。但是，虽然理论上来讲FM可以对高阶特征组合进行建模，但实际上因为计算复杂度的原因一般都只用到
算法手记·2023-10-15 09:54

MaskNet 这个CTR模型，有点意思

CTR模型相关论文，大家已经看了很多了，如FNN、DeepFm、XDeepFM等，难免会"审美疲劳"，所以这些模型真的充分挖掘了交叉特征了吗？
炼丹笔记·2023-10-10 23:34

推荐系统论文阅读（五十四)-谷歌：改进的DCN-V2模型

CrossNetworkandPracticalLessonsforWeb-scaleLearningtoRankSystems》地址：https://arxiv.org/pdf/2008.13535.pdf我们之前介绍过一篇论文DCN，读过的作者应该都知道，DCN跟DeepFM
推荐系统论文阅读·2023-09-30 14:33

tfserving

batchsize有关模型训练时分数与tfserving分数不同优化部署dockerrun-dit-p8501:8501-p8500:8500-v/data1/minisearch/modelzoo/deepfm
得克特·2023-09-19 06:49

DeepCTR：易用可扩展的深度学习点击率预测算法包

这个项目主要是对目前的一些基于深度学习的点击率预测算法进行了实现，如PNN,WDL,DeepFM,MLR,DeepCross,AFM,NFM,DIN,DIEN,xDeepFM,AutoInt等,并且对外提供了一致的调用接口
u013250861·2023-09-15 18:05

CTR预估之Wide&Deep系列(下):NFM/xDeepFM

在上一篇文章中CTR预估之Wide&Deep系列模型:DeepFM/DCN，学习了Wide&Deep这种通用框架：wide组件的线性模型的显性低阶特征交叉提供记忆能力，deep组件的深度网络模型的隐式高阶特征交叉提供泛化能力
我就算饿死也不做程序员·2023-09-15 03:39

deepfm内容理解

对于CTR问题，被证明的最有效的提升任务表现的策略是特征组合(FeatureInteraction)；两个问题：如何更好地学习特征组合，进而更加精确地描述数据的特点；如何更高效的学习特征组合。DNN局限：当我们使用DNN网络解决推荐问题的时候存在网络参数过于庞大的问题，这是因为在进行特征处理的时候我们需要使用one-hot编码来处理离散特征，这会导致输入的维度猛增。为了解决DNN参数量过大的局限性
小小白2333·2023-09-12 17:57

深度学习推荐系统(八)AFM模型及其在Criteo数据集上的应用

深度学习推荐系统(八)AFM模型及其在Criteo数据集上的应用1AFM模型原理及其实现沿着特征工程自动化的思路，深度学习模型从PNN⼀路⾛来，经过了Wide＆Deep、Deep＆Cross、FNN、DeepFM
undo_try·2023-09-08 21:46

深度学习推荐系统(六)DeepFM模型及其在Criteo数据集上的应用

深度学习推荐系统(六)DeepFM模型及其在Criteo数据集上的应用在2016年，随着微软的DeepCrossing，谷歌的Wide&Deep以及FNN、PNN等一大批优秀的深度学习模型被提出，推荐系统全面进入了深度学习时代
undo_try·2023-09-07 06:28

Spring是怎样巧用三级缓存解决循环依赖的？架构师必备技能

三面主管面：FM推导，deepfm原理，graphembedding，问了之前的一些项目。
阿里Java面经大全·2023-08-01 10:17

详解深度学习中推荐系统的经典模型

本文分享自华为云社区《深度学习应用篇-推荐系统[12]：经典模型-DeepFM模型、DSSM模型召回排序策略以及和其他模型对比》，作者：汀丶。1.DeepFM模型1.1模型简
华为云开发者联盟·2023-06-21 10:00

python深度学习include框架_《用Python实现深度学习框架》上市

本书讲解了计算图、自动求导、优化算法等框架核心功能的原理与实现，介绍了逻辑回归、全连接神经网络、FM、Wide&Deep、DeepFM、RNN、CNN等多种典型模型和网络的原理与应用，尤其注重各种模型背后的思想
weixin_39836751·2023-06-16 04:16

深度学习推荐系统-DeepFM

DeepFM0.结论DeepFM对W&D模型的改进之处：用FM替代了原来Wide部分，加强了浅层网络部分的特征组合能力DeepFM改进之处与DeepCrossing的思路基本一致，唯一不同之处在于DeepCrossing
Q_cy·2023-06-15 19:38

CTR预估之Wide&Deep系列模型:DeepFM/DCN

前言在CTR预估中，FM系列模型使用浅层网络（线性模型），让模型自己学习特征组合交互，为显式建模的方式；而DNN系列模型使用深层网络，隐式挖掘模型的高阶特征交互。本文继续介绍结合这两者优点的另外一个系列：Wide&Deep，即同时加入低阶特征组合交互的线性模型-Wide、高阶特征交叉的深度模型（Deep），Wide部分模型提供模型的记忆能力，而Deep部分提供模型的泛化能力。这是Wide&Deep
我就算饿死也不做程序员·2023-06-14 10:54

深度学习应用篇-推荐系统[12]：经典模型-DeepFM模型、DSSM模型召回排序策略以及和其他模型对比

【深度学习入门到进阶】必看系列，含激活函数、优化策略、损失函数、模型调优、归一化算法、卷积模型、序列模型、预训练模型、对抗神经网络等专栏详细介绍：【深度学习入门到进阶】必看系列，含激活函数、优化策略、损失函数、模型调优、归一化算法、卷积模型、序列模型、预训练模型、对抗神经网络等本专栏主要方便入门同学快速掌握相关知识。后续会持续把深度学习涉及知识原理分析给大家，让大家在项目实操的同时也能知识储备，知
汀、人工智能·2023-06-13 14:51

深度学习应用篇-推荐系统[12]：经典模型-DeepFM模型、DSSM模型召回排序策略以及和其他模型对比

深度学习应用篇-推荐系统[12]：经典模型-DeepFM模型、DSSM模型召回排序策略以及和其他模型对比1.DeepFM模型1.1.模型简介CTR预估是目前推荐系统的核心技术，其目标是预估用户点击推荐内容的概率
·2023-06-13 11:49

深度学习应用篇-推荐系统[12]：经典模型-DeepFM模型、DSSM模型召回排序策略以及和其他模型对比

深度学习应用篇-推荐系统[12]：经典模型-DeepFM模型、DSSM模型召回排序策略以及和其他模型对比1.DeepFM模型1.1.模型简介CTR预估是目前推荐系统的核心技术，其目标是预估用户点击推荐内容的概率
·2023-06-13 10:45

深度学习应用篇-推荐系统[12]：经典模型-DeepFM模型、DSSM模型召回排序策略以及和其他模型对比

深度学习应用篇-推荐系统[12]：经典模型-DeepFM模型、DSSM模型召回排序策略以及和其他模型对比
汀、人工智能·2023-06-13 10:00

DeepFM论文翻译

本文提出的DeepFM模型，结合了推荐系统的FM和深度神经网络中的特征学习能力，相比于Google的Wide&Deep模型，DeepFM共享wide和
独影月下酌酒·2023-04-19 01:44

DeepFM论文详解

目前的CTR预估模型，实质上都是在“利用模型”进行特征工程上狠下功夫。传统的LR，简单易解释，但特征之间信息的挖掘需要大量的人工特征工程来完成。由于深度学习的出现，利用神经网络本身对于隐含特征关系的挖掘能力，成为了一个可行的方式。DNN本身主要是针对于高阶的隐含特征，而像FNN（利用FM做预训练实现embedding，再通过DNN进行训练，有时间会写写对该模型的认识）这样的模型则是考虑了高阶特征，
你不定积分没加C�·2023-04-19 01:44

DeepFM 工程实现 tensorflow

先总结一下代码，后续再补上原理数据说明以一个二分类模型为例，特征全部是离散变量，连续变量都做了分箱离散化处理，预测用户是否会购买某一款商品，部分特征预览如下特征预览.png数据预处理对样本每一行进行转化，获得特征值和特征索引，离散变量的特征值都是1，连续变量的特征值是标准化之后的原始值，获得特征索引的目的是为了后续做embedding_lookup获得特征的隐向量先获得特征索引文件，训练集和测试集
xiaogp·2023-04-15 20:38

EasyRec排序模型config文件设置

以movielens中ml-1m数据集为试验，主要是din，deepfm，wide&deep模型的config文件。
小李飞刀李寻欢·2023-04-13 05:14

推荐系统遇上深度学习(一一零)-样本感知的FM模型

同时，许多的研究工作聚焦于从特征交互角度来提升FM模型的效果，如DeepFM将FM和DNN进行结合，建模特征之间的二阶和高阶交互，AFM通过引入at
文哥的学习日记·2023-04-04 05:02

推荐系统资料集合链接

www.jianshu.com/p/152ae633fb00推荐系统遇上深度学习(二)--FFM模型理论和实践:https://www.jianshu.com/p/781cde3d5f3d推荐系统遇上深度学习(三)--DeepFM
小小鱼爱学习·2023-04-04 00:38

推荐系统之NFM

具体论文地址如下：https://arxiv.org/pdf/1708.05027.pdfNFM的结构似曾相识，跟上一篇提到的PNN有类似之处，结合上一篇的DeepFM的主题，这几个模型
小嘎啦yy·2023-04-03 00:40

广告推荐系统经典算法：Deep FM

DeepFM学习笔记引子DeepFM是经过工业界验证的比较认可的用于解决CTR（广告点击）预测的深度学习模型之一。什么是广告预测问题？
对抗天网的小人儿·2023-03-30 16:53

排序算法总结

目录1.排序模型2.多任务学习模型2.1多任务介绍2.2多任务模型(精排)2.2.1视频播放时长建模2.3粗排2.3.1粗排vs精排参考资料1.排序模型GBDT+LRFM、FFM、DeepFM架构详解DCNDIN
识醉沉香·2023-03-28 20:19

推荐系统（六）：基于DeepFM的推荐算法

DeepFM的和部分共享相同的输入，可以提高训练效率，不需要额外的特征工程，用FM建模低阶的特征组合，用DNN
fromeast·2023-03-25 16:19

DeepFM算法

DeepFM就是可以同时学习低阶和高阶的特征交叉的改进模型，主要由FM和DNN两部分组成，结合了广度和深度模型的优点，联合训练FM模型和DNN模型
zstu_翊·2023-03-20 17:24

机器学习中的特征工程（一）---- 概览

接近2周的时间我几乎都在编写特征处理相关的代码，因为模型大家都用的差不多，无非就是DeepFM、DIN、GBDT等等，但是提取的特征却各不相同。
HaloZhang·2023-02-04 20:37

推荐系统遇上深度学习(一四二)-[微软&复旦]CTR预估中的对比学习框架CL4CTR

1、背景主流的CTR预估模型大致可以分为两类，一类是传统的模型，如逻辑回归，FM，FFM等，这些模型仅可以建模低阶的特征交互，另一类是基于深度学习的模型，如DeepFM、wide&Deep等，
文文学霸·2023-02-01 03:55

推荐系统-推荐模型总结

CTR预估模型的数据特点召回介绍下协同过滤介绍下矩阵分解介绍下双塔模型双塔输出用内积还是余弦相似度双塔模型一般怎么做特征双塔模型为什么不直接把两个塔合起来输入一个DNN排序介绍下Wide&Deep介绍下DeepFM
城阙·2023-01-31 17:40

Datawhale第23期组队学习—深度学习推荐系统—task3 DeepFM

DeepFM1.引言1.1学习总结1.2研究背景1.3已有模型的介绍2.DeepFM模型结构与原理2.1FM2.2Deep2.3DeepFM3.代码实现本文主要参考来源-Datawhale：https:
蜗牛海胆·2023-01-26 08:53

【搜索/推荐排序】FM，FFM，AFM,PNN,DeepFM:进行CTR和CVR预估

文章目录1.FM1.1代码-是否点击预测效果和参数量级1.3和其他模型的比较SVMMF2.FFMone-hot的比较eg训练注意事项效果和参数量级实现3.AFM4.FNN/PNN4.1FNN4.2PNN5.DeepFM
叶落叶子·2023-01-17 22:09

FATE —— 二.4.2 Criteo上的联邦经典CTR模型训练

我们使用第三方库torchrechub调用一些经典的推荐模型，如FM、DeepFM等，并使用它在FATE中构建联邦任务。在数据集方面，我们使用了经过采样和预处理的Criteo数据集，共有50K个数据。
MMM881·2023-01-13 15:22

FM系列—DeepFFM、DeepFM 结构详解

DeepFM背景DeepFM模型包含FM和DNN两部分，FM模型可以抽取low-order特征，DNN可以抽取high-order特征。在CTR中，
zhong_ddbb·2023-01-09 13:45
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