深度学习CTR模型库：Prediction-Flow

深度学习CTR模型库：Prediction-Flow

prediction-flow Deep-Learning based CTR models implemented by PyTorch 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/pr/prediction-flow

项目介绍

Prediction-Flow 是一个基于现代深度学习技术的点击率（CTR）预测模型库，采用Python语言编写，并使用PyTorch作为深度学习框架。该项目旨在为开发者提供一个高效、易用的工具，用于构建和训练各种先进的CTR模型。无论是初学者还是经验丰富的数据科学家，都可以通过简单的API调用，快速实现复杂的CTR预测任务。

项目技术分析

技术栈

• 编程语言: Python
• 深度学习框架: PyTorch
• 数据处理: Pandas, Scikit-learn
• 模型集成: PyTorch Lightning（可选）

核心功能

• 特征定义: 支持密集数值特征、稀疏类别特征和可变长度序列特征的定义。
• 特征预处理: 提供多种特征预处理转换器，如标准化、对数变换、类别编码和序列编码。
• 模型实现: 内置多种先进的CTR模型，包括DNN、Wide & Deep、DeepFM、DIN等。
• 示例代码: 提供多个数据集的示例代码，帮助用户快速上手。

项目及技术应用场景

Prediction-Flow 适用于以下应用场景：

• 推荐系统: 通过CTR预测模型，提升推荐系统的准确性和用户满意度。
• 广告投放: 优化广告投放策略，提高广告点击率和转化率。
• 电商推荐: 个性化推荐商品，提升用户购物体验和销售额。
• 用户行为分析: 分析用户行为数据，预测用户点击行为，为产品优化提供数据支持。

项目特点

• 模块化设计: 特征定义和模型构建采用模块化设计，方便用户根据需求灵活组合。
• 丰富的模型库: 内置多种先进的CTR模型，满足不同场景的需求。
• 易用性: 提供详细的文档和示例代码，帮助用户快速上手。
• 扩展性: 支持自定义特征预处理和模型，方便用户进行二次开发。
• 高性能: 基于PyTorch的高性能计算能力，确保模型训练和预测的高效性。

总结

Prediction-Flow 是一个功能强大且易于使用的CTR预测模型库，适用于各种需要点击率预测的场景。无论你是想快速构建一个推荐系统，还是优化广告投放策略，Prediction-Flow都能为你提供强大的技术支持。快来尝试吧，让你的CTR预测任务变得更加简单高效！

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项目地址: GitHub-HongweiZhang/prediction-flow

安装方式:

pip install prediction-flow

示例代码:

from prediction_flow import Number, Category, Sequence, StandardScaler, CategoryEncoder

# 定义特征
age_feature = Number('age', StandardScaler())
movie_feature = Category('movieId', CategoryEncoder(min_cnt=1))
genres_feature = Sequence('genres', SequenceEncoder(sep='|', min_cnt=1))

# 构建模型并训练
# ...

参考文献:

• Wide & Deep Learning for Recommender Systems
• DeepFM: A Factorization-Machine based Neural Network for CTR Prediction
• Deep Interest Network for Click-Through Rate Prediction
• Deep Interest Evolution Network for Click-Through Rate Prediction

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注意: 本文档仅供参考，具体使用请参考项目官方文档。

prediction-flow Deep-Learning based CTR models implemented by PyTorch 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/pr/prediction-flow