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模型说明文档_zookeeper1
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1. XDeepFM-based method 1. LGB-based method 2. XDeepFM-based methods 3. 模型融合
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ICME2019 Short Video Understanding Model Document
Team: zookeeper
Track 1 Method
1. XDeepFM-based method
该方法基于 XDeepFM 模型,具体特征工程和模型描述如下。
特征工程
1) 计数特征:
文件:count_feats_series_1.py, count_feats_series_1.py, count_feats_series_1.py
描述:计算单个类别特征和多个类别特征共现的次数
2) 人脸特征:
文件:003_face_feats_1.py, 003_face_feats_1_2.py,
描述:人脸的数目,男性数目和女性数目,人脸位置,高度和宽度,面积,beauty
3) 标题特征:
文件:004_title_feats.py
描述:题目长度,题目中包含的词的数目
4) 比例特征:
文件:005_ratio_feat.py
描述:在当天和当前小时下 'uid', 'item_id', 'item_city', 'author_id', 'duration_time', 'music_id', 'device'
的出现次数和比例。
模型
文件:model.py, train_fm.py;
描述:模型使用 XDeepFM, 其中 'uid', 'item_id', 'author_id', 'item_city', 'channel', 'music_id', 'device' 作为
稀疏特征,其余特征作为 dense feature 输入到模型。
2. Result
基于上述模型对 Track1 线上数据进行预测,最优结果为:0.777015024545725
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