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】利用FM模型进行分类回归任务
2021人工智能领域新星创作者，带你从入门到精通，该博客每天更新，逐渐完善推荐系统各个知识体系的文章，帮助大家更高效学习。一、FM回归任务1. 导库import numpy as np from sklearn.feature_extraction import DictVectorizer from pyfm import pylibfmDictVectorizer：它是可以将非结构化的数据转....
【推荐系统】利用FM模型进行分类回归任务
一、FM回归任务1. 导库import numpy as npfrom sklearn.feature_extraction import DictVectorizerfrom pyfm import pylibfmDictVectorizer：它是可以将非结构化的数据转成array格式，这里将字典数据转成数组，一般情况下使用字典是因为在推荐系统中的矩阵一般是稀疏的，所以采用字典存储数据高效，可....
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