DeepCTR 项目推荐

DeepCTR 项目推荐

【免费下载链接】DeepCTR Easy-to-use,Modular and Extendible package of deep-learning based CTR models . 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/de/DeepCTR

1. 项目基础介绍和主要编程语言

DeepCTR 是一个易于使用、模块化和可扩展的深度学习包，专注于基于深度学习的点击率（CTR）预测模型。该项目主要使用 Python 编程语言，并且与 TensorFlow 框架兼容，支持 TensorFlow 1.x 和 TensorFlow 2.x。

2. 项目核心功能

DeepCTR 提供了多种深度学习 CTR 模型，包括但不限于：

• Wide & Deep
• DeepFM
• Deep Interest Network (DIN)
• xDeepFM
• AutoInt
• Deep Interest Evolution Network (DIEN)

这些模型都提供了类似于 tf.keras.Model 的接口，使得用户可以方便地使用 model.fit() 和 model.predict() 进行快速实验。此外，DeepCTR 还支持大规模数据和分布式训练的 TensorFlow Estimator 接口。

3. 项目最近更新的功能

根据最新的更新记录，DeepCTR 最近添加了以下功能：

• EDCN（Enhancing Explicit and Implicit Feature Interactions via Information Sharing for Parallel Deep CTR Models）：这是一个增强显式和隐式特征交互的模型，通过信息共享来提升并行深度 CTR 模型的性能。
• 支持 Python 3.9 和 3.10：项目现在支持 Python 3.9 和 3.10，为用户提供了更多的选择。
• 改进与 TensorFlow 2.x 的兼容性：进一步优化了与 TensorFlow 2.x 的兼容性，确保用户在使用最新版本的 TensorFlow 时能够获得更好的体验。

这些更新使得 DeepCTR 在功能和兼容性上都有了显著的提升，为用户提供了更加强大和灵活的 CTR 预测工具。

【免费下载链接】DeepCTR Easy-to-use,Modular and Extendible package of deep-learning based CTR models . 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/de/DeepCTR