文件名称：DSIN:IJCAI'19论文“用于点击率预测的深层兴趣网络”的代码
文件大小：28KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-05-30 01:37:35
deep-learning recommender-system ijcai ctr din
深度会话兴趣网络用于点击率预测 用于点击率预测的纸质深层兴趣网络广告数据集的实验代码（ ） ，吕富玉，沉卫晨，王梦涵，孙飞，朱瑜，杨克平。 在第28届国际人工智能联合会议（IJCAI 2019）的会议记录中 操作环境 请使用pip install -r requirements.txt在python3.6设置操作环境。 下载数据集并进行预处理 下载数据集 下载数据集 将文件解压缩到raw_data目录中 数据预处理 运行0_gen_sampled_data.py ，按用户采样数据 运行1_gen_sessions.py ，为每个用户生成历史会话序列 培训与评估 火车DIN模型 运行2_gen_din_input.py ，生成输入数据 运行train_din.py 训练DIEN模型 运行2_gen_dien_input.py ，生成输入数据（对负样本进行采样可能需要很长时间。） 运行
【文件预览】：
DSIN-master
----.gitignore(1KB)
----requirements.txt(131B)
----code()
--------2_gen_dien_input.py(7KB)
--------models()
--------.DS_Store(8KB)
--------config.py(78B)
--------2_gen_dsin_input.py(7KB)
--------0_gen_sampled_data.py(3KB)
--------1_gen_sessions.py(3KB)
--------train_dien.py(2KB)
--------train_din.py(2KB)
--------2_gen_din_input.py(5KB)
--------train_dsin.py(2KB)
----LICENSE(11KB)
----.DS_Store(8KB)
----README.md(2KB)
----.gitattributes(66B)
----raw_data()
--------README.md(231B)