Licheng Zong @ CUHK
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Overview 之前的文章，我们记录了如何用TensorFlow 2.0中的Keras模块实现DeepFM算法，TensorFlow 2.0实战DeepFM。本文继续用TensorFlow 2.0来实现另一个常见的深度学习推荐算法Deep&Cross。 1. 加载并处理数据 依然沿用之前的1,000,000条criteo数据。 import numpy as np import ... 阅读全文> >
Overview 推荐系统最核心的部分在于排序算法，也就是我们说的CTR预估问题。这部分算法在最近几年发展迅速，我们这篇文章，希望用经典的criteo数据集，和TensorFlow 2.0中的Keras模块，来演示一下DeepFM是怎么做CTR预估的。 1. 准备数据 在这里下载criteo数据集：Download Kaggle Display Advertising Challenge ... 阅读全文> >
Overview 之前的文章介绍了一些推荐系统的理论知识，理论虽然很容易理解，但是实际项目当中会有一些细节问题是需要我们去解决的。比如在很多流量很大的电商以及资讯网站的推荐系统中，每天的数据其实是增长很快的，所以模型迭代的频率也是非常高的，甚至于需要每天更新。那么我们就要面临一个很现实的问题，我们每天更新模型，那么每次都要用全量数据去训练模型吗？显然这是不可能的。一来耗费资源，二来时间也不... 阅读全文> >
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