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在PAI-Notebook下训练DeepFM

在PAI-Notebook下训练DeepFM 应该说,DeepFM是目前最普遍的CTR预估模型之一,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。广度模型(LR/ FM/ FFM)一般只能学习1阶和2阶特征组合;而深度模型(FNN/PNN)一般学习的是高阶特征组合。而DeepFM模型同时考虑了两者,先来回顾一下DeepFM的模型结构: 如图所示,DeepFM包含两部分:因子分解机(FM)部分与神经网络部分(DNN),分别负责低阶特征的提取和高阶特征的提取。这两部分共享同样的嵌入层输入。DeepFM的预测结果可以写为 数据集 我们先以下面的数据集作为示例 import pandas as pd TRAIN_FILE = "data/train.csv" TEST_FILE = "data/test.csv" NUMERIC_COLS = [ "ps_reg_01", "ps_reg_02", "ps_reg_03", "ps_car_12", "ps_car_13", "p...

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