2025最新！DeepCTR模型库全面升级：30+CTR模型一键部署指南
项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/de/DeepCTR 你是否还在为CTR（Click-Through Rate，点击率）预测模型的选择和部署而烦恼？面对数十种深度学习模型无从下手？DeepCTR模型库2025年全面升级，带来30+主流CTR模型，无需复杂代码，即可实现一键部署。读完本文，你将掌握DeepCTR的安装、模型选择、快速上手及实际应用，轻松解决CTR预测难题。
项目概述
DeepCTR是一个易用、模块化且可扩展的深度学习CTR模型库，包含多种核心组件层，可轻松构建自定义模型。支持model.fit()和model.predict()等类tf.keras.Model接口，便于快速实验；同时提供tensorflow estimator接口，支持大规模数据和分布式训练，兼容tf 1.x和tf 2.x。项目详细信息：项目路径，官方文档：docs/source/Quick-Start.md。
模型架构概览
DeepCTR涵盖30+主流CTR模型，分为基础模型、序列模型和多任务模型三大类，满足不同业务场景需求。
图1：DeepFM模型架构示意图，融合FM和DNN优势，有效捕捉低阶和高阶特征交互
快速开始：四步部署CTR模型
步骤1：安装DeepCTR
根据环境选择CPU或GPU版本安装：
# CPU版本
pip install deepctr[cpu]
# GPU版本
pip install deepctr[gpu]
步骤2：数据准备与预处理
以Criteo数据集为例，加载并预处理数据：
import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder, MinMaxScaler
data = pd.read_csv('examples/criteo_sample.txt')
sparse_features = ['C' + str(i) for i in range(1, 27)]
dense_features = ['I' + str(i) for i in range(1, 14)]
# 填充缺失值
data[sparse_features] = data[sparse_features].fillna('-1')
data[dense_features] = data[dense_features].fillna(0)
# 稀疏特征编码
for feat in sparse_features:
lbe = LabelEncoder()
data[feat] = lbe.fit_transform(data[feat])
# dense特征归一化
mms = MinMaxScaler(feature_range=(0, 1))
data[dense_features] = mms.fit_transform(data[dense_features])
完整示例代码：examples/run_classification_criteo.py
步骤3：定义特征列
根据数据特征类型定义特征列，区分稀疏特征和密集特征：
from deepctr.feature_column import SparseFeat, DenseFeat, get_feature_names
# 定义稀疏特征列
fixlen_feature_columns = [SparseFeat(feat, vocabulary_size=data[feat].max() + 1, embedding_dim=4)
for feat in sparse_features] + [DenseFeat(feat, 1) for feat in dense_features]
dnn_feature_columns = fixlen_feature_columns
linear_feature_columns = fixlen_feature_columns
feature_names = get_feature_names(linear_feature_columns + dnn_feature_columns)
步骤4：模型训练与预测
选择DeepFM模型进行训练和预测：
from deepctr.models import DeepFM
from sklearn.model_selection import train_test_split
# 划分训练集和测试集
train, test = train_test_split(data, test_size=0.2)
train_model_input = {name: train[name].values for name in feature_names}
test_model_input = {name: test[name].values for name in feature_names}
# 定义模型
model = DeepFM(linear_feature_columns, dnn_feature_columns, task='binary')
model.compile("adam", "binary_crossentropy", metrics=['binary_crossentropy'])
# 训练模型
history = model.fit(train_model_input, train[['label']].values,
batch_size=256, epochs=10, validation_split=0.2)
# 预测
pred_ans = model.predict(test_model_input, batch_size=256)
核心模型介绍与应用场景
基础模型
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DeepFM：融合FM和DNN，同时学习低阶和高阶特征交互，适用于点击率预测、推荐系统等场景。模型源码：deepctr/models/deepfm.py
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Wide & Deep：结合记忆和泛化能力，适用于具有明显规则特征的场景。模型源码：deepctr/models/wdl.py
序列模型
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DIN（Deep Interest Network）：引入注意力机制，捕捉用户兴趣，适用于用户行为序列建模。模型架构：
，源码：deepctr/models/sequence/din.py -
DIEN（Deep Interest Evolution Network）：在DIN基础上增加兴趣演化模块，适用于动态兴趣预测。模型源码：deepctr/models/sequence/dien.py
多任务模型
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ESMM（Entire Space Multi-Task Model）：联合优化点击率和转化率，适用于电商推荐场景。模型源码：deepctr/models/multitask/esmm.py
-
MMOE（Multi-gate Mixture-of-Experts）：通过门控机制学习任务相关性，适用于多目标优化。模型架构：
高级应用：分布式训练与模型调优
分布式训练
使用tensorflow estimator接口实现分布式训练，示例代码：
from deepctr.estimator.models import DeepFMEstimator
import tensorflow as tf
# 定义特征列
linear_feature_columns = [tf.feature_column.categorical_column_with_identity(feat, 1000) for feat in sparse_features]
dnn_feature_columns = [tf.feature_column.embedding_column(feat, 4) for feat in linear_feature_columns]
# 构建estimator
model = DeepFMEstimator(linear_feature_columns, dnn_feature_columns, task='binary')
# 训练
model.train(input_fn=train_input_fn)
详细示例：docs/source/Quick-Start.md
模型调优技巧
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特征工程：合理选择特征，使用Hash编码处理高基数特征，示例：examples/run_classification_criteo_hash.py
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超参数调优：调整embedding_dim、dnn隐藏层大小等，可参考网格搜索方法。
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多GPU训练：使用
model = DeepFM(..., distribute_strategy=tf.distribute.MirroredStrategy())实现多GPU训练。
总结与展望
DeepCTR提供了便捷的CTR模型部署方案，覆盖30+主流模型，支持快速实验和大规模部署。通过本文介绍的四步流程，可快速上手模型训练与应用。未来，DeepCTR将持续集成更多前沿模型，优化性能，助力业务提升点击率和转化率。
项目源码：gh_mirrors/de/DeepCTR，更多示例：examples/
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
