PAI-Rec 模型部署到PAI-EAS
模型部署到PAI-EAS介绍完成补数据和模型训练以后，下一步是将模型部署到PAI-EAS，进行线上打分。操作指南在DataWorks中找到部署脚本点击解锁，进行修改脚本将最后一行代码注释，倒数第二行代码取消注释。倒数第二行是创建PAI-EAS服务的命令，最后一行是更新模型的命令。第一次执行需要执行创...
如何配置冷启动排序的模型特征
在配置特征之前，建议阅读一下这篇文章：《在生产环境的推荐系统中部署Contextual bandit (LinUCB)算法的经验和陷阱》,文章介绍了哑变量陷阱，以及超参数调参经验。在生产环境的推荐系统中部署Contextual bandit (LinUCB)算法的经验和陷阱在以下所有类型的特征中，e...
训练和部署DropoutNet模型
冷启动 DropoutNet 算法的介绍请参考这篇文章：《 冷启动推荐模型DropoutNet深度解析与改进 》。冷启动推荐模型DropoutNet深度解析与改进准备离线训练样本使用模板生成sql代码，构建离线训练样本。模板配置：{ "cold_start_recall": { "mod...
推荐系统[三]：粗排算法常用模型汇总(集合选择和精准预估)，技术发展历史（向量內积，Wide&Deep等模型）以及前沿技术
1.前言：召回排序流程策略算法简介推荐可分为以下四个流程，分别是召回、粗排、精排以及重排：召回是源头，在某种意义上决定着整个推荐的天花板；粗排是初筛，一般不会上复杂模型；精排是整个推荐环节的重中之重，在特征和模型上都会做的比较复杂；重排，一般是做打散或满足业务运营的特定强插需求，同样不会使用复杂模型；召回层：召回解决的是从海量候选item中召回千级别的item问题统计类，热度，LBS；协同过滤类....
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【王喆-推荐系统】模型篇-(task5)wide&deep模型
一、Wide&Deep 模型的结构Wide&Deep是工业界中有巨大影响力的模型，如果直接翻译成中文是宽和深的模型，其模型结构如下所示：wide和deep让模型兼具逻辑回归和深度神经网络的特点。Wide就是将输入层直接连接到输出层（中间没有做任何处理）——让模型具有较强的记忆力Deep则其实是上个task的embedding+MLP——让模型具有较强的泛化性二、模型的记忆能力记忆....
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