深度推荐系统项目（DeepRec）使用教程

深度推荐系统项目（DeepRec）使用教程

【免费下载链接】DeepRec 推荐、广告工业界经典以及最前沿的论文、资料集合/ Must-read Papers on Recommendation System and CTR Prediction 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/deepre/DeepRec

1. 项目介绍

深度推荐系统项目（DeepRec）是一个开源项目，旨在收集和整理关于推荐系统和点击率（CTR）预估的经典和前沿论文资料。这些资料包括但不限于各种深度学习模型、CTR预测算法和推荐系统相关的论文。项目内容涵盖了从CTR预测到推荐系统排序、嵌入表示、多任务学习等多个方面的研究成果。

2. 项目快速启动

环境准备

• 安装Git：确保您的系统中已安装Git，用于克隆和操作项目。
• 安装Python：项目使用Python语言，建议安装Python 3.x版本。

克隆项目

在命令行中执行以下命令克隆项目：

git clone https://github.com/imsheridan/DeepRec.git

项目结构

项目的主要文件和目录结构如下：

DeepRec/
│
├── README.md
├── LICENSE
├── .gitignore
│
├── CTR/
├── Match/
├── Ranking/
├── Embedding/
├── MTL/
├── Diversity/
├── EE/
├── RL/
└── ...

每个目录下包含了相关主题的论文和资料。

3. 应用案例和最佳实践

CTR预测

• FiBiNET：结合特征重要性和双线性特征交互的CTR预测模型。
• Deep Interest Evolution Network (DIEN)：用于CTR预测的深度兴趣进化网络。

推荐系统排序

• Personalized Re-ranking (PRM)：个性化重排算法，用于改善推荐列表的排序。

嵌入表示

• Billion-scale Commodity Embedding：阿里巴巴用于电商推荐的亿级商品嵌入表示。

多任务学习

• Multi-Interest Network with Dynamic Routing (MIND)：用于推荐系统的多兴趣网络与动态路由机制。

4. 典型生态项目

• TensorFlow Recommenders：基于TensorFlow的推荐系统库，提供了易于使用的API和预训练模型。
• Surprise：一个Python库，用于构建和分析推荐系统。
• LightFM：一个快速、轻量级的推荐系统框架，支持多种算法。

以上内容为深度推荐系统项目（DeepRec）的基本使用教程，更多细节和高级用法请参考项目官方文档和相关论文。

【免费下载链接】DeepRec 推荐、广告工业界经典以及最前沿的论文、资料集合/ Must-read Papers on Recommendation System and CTR Prediction 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/deepre/DeepRec