RecAlgorithm 开源项目教程

RecAlgorithm 开源项目教程

1. 项目介绍

RecAlgorithm 是一个专注于实现主流推荐系统 Rank 算法的开源项目。该项目使用 TensorFlow Estimator 框架，并基于微信视频号推荐算法比赛数据集进行评测。所有算法均已跑通并完成完整的训练，最终生成 saved_model 和 checkpoint 供 tf-serving 部署。

主要特点：

• 算法实现：涵盖了多种主流推荐系统 Rank 算法，如 FFM、DeepCrossing、PNN、Wide & Deep、DeepFM 等。
• 数据集：使用微信视频号推荐算法比赛数据集，数据详情请见 /dataset/README.md。
• 框架：使用 TensorFlow Estimator 框架，数据格式为 Tfrecord。
• 评测：每个算法都有详细的评测结果，评测指标包括 AUC 等。

2. 项目快速启动

2.1 环境准备

确保你已经安装了以下依赖：

• Python 3.x
• TensorFlow 2.x
• Git

2.2 克隆项目

git clone https://github.com/tangxyw/RecAlgorithm.git
cd RecAlgorithm

2.3 生成数据集

cd dataset/wechat_algo_data1
python DataGenerator.py
cd ../..

2.4 训练模型

以 DIN 模型为例：

cd algorithm/DIN
python din.py --use_softmax=True

2.5 查看结果

训练完成后，可以在对应算法目录下的 result.md 文件中查看评测结果。

3. 应用案例和最佳实践

3.1 单任务模型应用

在单任务模型中，使用数据集因变量中的 read_comment 进行评测。例如，使用 FFM 模型进行训练和评测：

cd algorithm/FFM
python ffm.py

3.2 多任务模型应用

在多任务模型中，使用 read_comment、like、click_avatar 三个任务进行评测。例如，使用 MMOE 模型进行训练和评测：

cd algorithm/MMOE
python mmoe.py

3.3 最佳实践

• 调参：每个模型都有自己的超参数，可以通过 --parameter_name=parameter_value 方式传入训练入口脚本进行调参。
• 模型选择：根据业务需求选择合适的模型，如 CTR 预测任务可以选择 DeepFM 或 DCN 模型。

4. 典型生态项目

4.1 TensorFlow Serving

TensorFlow Serving 是一个用于部署 TensorFlow 模型的开源项目，可以将训练好的模型部署到生产环境中。

4.2 WeChat Algo Data

微信视频号推荐算法比赛数据集，提供了丰富的用户行为数据，适合用于推荐系统的训练和评测。

4.3 DeepRec

DeepRec 是一个基于 TensorFlow 的推荐系统框架，提供了丰富的推荐算法实现和工具。

通过以上模块的介绍，你可以快速上手 RecAlgorithm 项目，并将其应用于实际的推荐系统开发中。