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...
推荐系统的矩阵分解和FM模型
一、 隐语义模型与矩阵分解 1 、矩阵分解理解 在之前已经说过协同过滤他对于稀疏矩阵处理能力是非常弱的 它的特点就是完全没有利用到物品本身或者是用户自身的属性， 仅仅利用了用户与物品的交互信息就可以实现推荐，是一个可解释性很强， 非常直观的模型。 为了使得协同过滤更好处理稀疏矩阵问题， 增强泛化能力， 从协同过滤中衍生出矩阵分解模型(Matrix Factoriz...
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】POLY2、FM、FFM模型的进化之路
POLY2模型逻辑回归模型是CTR预测领域较为广泛使用的模型，原因有模型具备可解释性，良好的数学解释性，可以实现并行化提高效率，但是它有个缺点就是不能够捕捉数据的非线性关系，如果非要这样，一般情况下需要人工进行特征交叉，但是这样的成本较大，而且需要有经验的算法专家才能够交叉出好的特征，所以如果可以使用算法进行交叉，那么整个系统的工作效率将大大提高。所以，这时产生了POLY2模型进行特征的 “暴力....
【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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