多兴趣模型ComiRec的解读之二

本文深入探讨ComiRec模型,分析数据输入缺失用户的问题,提出增加累计时长和放宽有效点击的策略。同时,讨论模型的输入输出结构,解释训练中的mask和k值选择,并记录了模型训练过程中的观察与改进,包括sample_softmax损失函数的负采样数量对性能的影响。

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是否还记得我,还是已忘了我。今天依旧是最帅的小明哥。上一篇实现了这个模型,但不够深入理解。因此本文要继续深入了解,分为model代码,评价指标diversity,etc.

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 1-数据的输入

我总感觉输入的数据少了很多user,除了限制的每个user必须在4个以上的点击items,难道就真的没有其他约束,那为何会缺少近一半的用户?丢失在哪里了?

经过统计发现,近100h内用户的有效点击在6以上的用户就去掉了很多,那么说其中一半的用户都是无效的点击(随机点击,瞎点击,完全猜不到兴趣),那么针对这种用户的做法除了采用增量训练(目前还没将multi-GPU的模型调通,所以增量的话计算时间会长很多,如果是只是更新最新1~3h的数据,

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