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recsys:推荐系统实战
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2021-03-11
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记录系统 1.需求 在这里专家下主要要是采用Tensorflow2.0的api进行建立模型 TensorFlow2.0,Keras,Python3.6,NumPy,sk-learn,Pandas 2.数据集 2.1 Criteo 该数据集包含约4500万条记录。 有13个采用整数值的功能(主要是计数功能)和26个分类功能。 该数据集可从获得。 在这里我截取一部分数据进行模型训练data = .. / data / Criteo / train.txt 2.2 Seguro安全驱动程序 在火车和测试数据中,属于类似分组的特征会在特征名称中进行标记(例如,ind,reg,car,calc)。 另外,功能名称包括后缀bin(表示二进制功能)和cat(类别)。 没有这些名称的特征是连续的或有序的。 值-1表示该特征从观察中丢失。 目标列表示是否已为该保单持有人提出索赔。 该数据集位于 3.推荐
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recsys-master
CollaborativeFiltering.ipynb 16KB
embedding.ipynb 5KB
data
Criteo
data_process.py 5KB
train.txt 530KB
Driver
train.csv 1.8MB
NFM
NFM.py 4KB
Wide-Deep
Wide-Deep.ipynb 83KB
data_process.py 6KB
Wide-Deep.py 6KB
util
train_model.py 4KB
MLR.ipynb 41KB
README.md 2KB
.idea
vcs.xml 180B
DCN
DCN-tf2.0.ipynb 26KB
DCN-tf2.0.py 6KB
DCN.ipynb 84KB
DCN-keras.ipynb 48KB
AFM
AFM.py 5KB
PNN
PNN-tf2.0.ipynb 31KB
PNN.py 5KB
GBDT_LR.ipynb 23KB
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蒋叶婷
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