推荐系统探索：一、DeepCtr模型

最新推荐文章于 2025-10-31 06:02:39 发布
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博客介绍了深度CTR预估模型的演化之路及2019年的最新进展，聚焦信息技术领域中CTR预估模型的发展情况，为相关研究和应用提供参考。
【一切皆是映射】AI 大模型 LLM + 推荐系统 RS：个性化的艺术——基于LLM的推荐系统用户行为预测
AI天才研究院
07-15 1929
在当今数字化时代，推荐系统已成为互联网服务的核心组成部分，广泛应用于电子商务、社交媒体、新闻资讯等领域。传统的推荐系统主要依赖于协同过滤、内容过滤等技术，虽然取得了一定的成效，但在处理复杂、动态的用户行为和多样化的内容时仍面临诸多挑战。随着人工智能技术的快速发展，特别是大语言模型（Large Language Models，LLMs）的出现，为推荐系统的革新带来了新的机遇。大语言模型凭借其强大的自然语言理解和生成能力，为用户行为预测提供了全新的视角和方法。
DeepCTR-Torch：【PyTorch】基于深度学习的CTR模型的易于使用，模块化和可扩展的软件包
02-05
DeepCTR火炬 PyTorch版本的 。 DeepCTR是基于深度学习的CTR模型的易于使用，模块化和可扩展的软件包，以及许多可用于轻松构建自己的自定义模型的核心组件层。您可以将任何复杂的模型与model.fit()和model.predict()通过pip install -U deepctr-torch 。 让我们 （） 型号清单 模型 纸 卷积点击预测模型 [CIKM 2015] 分解支持的神经网络 [ECIR 2016]基于 基于产品的神经网络 [ICDM 2016] 宽而深 [DLRS 2016] 深度调频 [IJCAI 2017] 分段线性模型 [arxiv 2017]
【亲测免费】 深入探索DeepCTR：一个高效、灵活的深度点击率预测框架
gitblog_00031的博客
04-20 894
深入探索DeepCTR：一个高效、灵活的深度点击率预测框架 在当今数据驱动的世界中，点击率预测是在线广告、个性化推荐等领域的重要环节。是一个开源的Python库，专门用于构建和优化深度学习模型以预测点击率。本文将从技术角度解析DeepCTR的功能、优势及应用场景，以鼓励更多的开发者和研究人员尝试并利用它来提升业务效率。 项目简介 DeepCTR是一个轻量级且强大的深度学习点击率预测框架，由 WNZ...
2025最新！DeepCTR模型库全面升级：30+CTR模型一键部署指南
最新发布
gitblog_00085的博客
10-31 982
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...
DeepCTR 深度学习CTR模型入门与实战指南
gitblog_00366的博客
08-09 1067
- [GitHub](https://github.com/shenweichen/DeepCTR) ### 技术栈 - **语言**: Python - **框架**: TensorFlow / TensorFlow 2.x - **许可协议**: Apache-2.0 许可 ## 二、项目快速启动 要开始使用 `DeepCTR`, 需要完成以下步骤: 1. **环境准备** ...
【总结】DeepCTR如何构建模型
若如意
05-15 2971
前言 keras函数式API构建模型 deepctr中的特征标记 Input层的构建 Embedding层的构建 不同类型特征的处理方式 deepctr模型的构建 总结 前言 相信推荐算法小白们应该没有不知道deepctr这个包的了吧，这个包由于它的易用、易扩展性在学术界、工业界以及"比赛界"，都有大量的用户在使用，并且其中实现了非常多的经典的ctr模型，如果我们熟悉其代码风格的话，就可以很容易的熟悉经典ctr模型的实现原理。fun-rec开源项目中的代码也是参考deepctr的风格来实现的，为了让推荐.
[CTR模型] DIN（Deep Interest Network）模型解读与Deepctr实现
zhong_ddbb的博客
10-10 3463
文章目录基本想法基准模型DIN模型基本原理训练技巧mini-batch aware激活函数GAUC 评估指标Deepctr实现 基本想法 首先说说DIN（Deep Interest Network）到底在干嘛，DIN主基本想法是：利用用户的历史行为序列（下单，点击等）提高推荐物品的点击率。 论文中有这样一幅图： 图中显示了一个女生的行为序列，被推荐物品是一个女大衣。传统的推荐物品的CTR计算方法是不会区别对待历史行为中的物品与被推荐物品的相关度，也就是下文提到的基础模型。DIN最大的特点是在计算推荐物品的
【datawhale202206】pyTorch推荐系统：精排模型 DeepFM&DIN
qq_40990057的博客
06-20 2968
首先讲述了推荐系统的相关背景知识，帮助更好地理解本次所学习的两个模型：DeepFM和DIN在推荐系统中的作用（精排）。包含了DeepFM和DIN两个模型的结构，理解模型的诞生背景或许是更加值得关注的。DeepFM的大背景尝试让模型是学习更多的特征，来提升推荐模型的效果，创新点在于并行处理了FM和DNN，使得高低阶的特征更好地被结合和学习；DIN的大背景是在累积了足够多的历史用户行为数据的应用场景，创新点是引入了注意力机制有针对性地处理历史用户行为数据。.........
深度学习驱动的CTR预测：Wide&Deep模型与FNN/SNN的探索
总结来说，深度学习在CTR中的应用通过Wide&&Deep、FNN和SNN等模型，有效地解决了推荐系统中的记忆性和泛化性问题，通过线性和非线性特征的结合，提升了个性化推荐的准确性和新颖性。这种技术在电商、广告等领域中...
深度学习CTR模型包Python-DeepCTR：易用性与可扩展性
资源摘要信息:"Python-DeepCTR是一个易于...从技术角度而言，DeepCTR不仅是一个工具包，它还体现了深度学习在CTR预估领域的最新进展，使得研究者和工程师可以站在巨人的肩膀上，进一步探索和创新CTR预估的算法和应用。
推荐系统 - 总结 - CTR预估模型发展过程与关系图谱
weixin_41332009的博客
02-08 1100
目录 本篇文章将会按照整个CTR预估模型的演进过程进行组织，共分为7个大部分： 分布式线性模型 Logistic Regression 自动化特征工程 GBDT+LR FM模型以及变体 FM（Factorization Machines） FFM（Field-aware Factorization Machines） AFM（Attentional Factorization Machines） Embedding+MLP结构下的浅层改造 FNN（Factorizat
Python-DeepCTR是一个易于使用模块化和可扩展的基于深度学习的CTR模型包
08-11
DeepCTR是一个易于使用，模块化和可扩展的基于深度学习的CTR模型包，以及许多核心组件层，可用于轻松构建您自己的自定义模型。
DeepCTR：易于使用，模块化和可扩展的基于深度学习的CTR模型，用于搜索和推荐
02-05
深度点击率 DeepCTR是基于深度学习的CTR模型的易于使用，模块化和可扩展的软件包，以及许多可用于轻松构建自定义模型的核心组件层。您可以将任何复杂的模型与model.fit() ，和model.predict() 。 提供类似tf.keras.Model界面以进行快速实验。 提供tensorflow estimator接口用于大规模数据和分布式训练。 它与tf 1.x和tf 2.x兼容。 一些相关的项目： DeepMatch： ： DeepCTR-Torch： ： 让我们 （）， 型号清单 模型 纸 卷积点击预测模型 [CIKM 2015] 分解支持的神经网络 [ECIR
DeepCTR & DeepMatch简单实用指南
console.log(**)的博客
10-29 3091
使用指南
为什么要用深度学习来做个性化推荐 CTR 预估
weixin_33905756的博客
09-27 186
欢迎大家前往腾讯云技术社区，获取更多腾讯海量技术实践干货哦~作者：苏博览 深度学习应该这一两年计算机圈子里最热的一个词了。基于深度学习，工程师们在图像，语音，NLP等领域都取得了令人振奋的进展。而深度学习本身也在不断的探索和发展中，其潜力的极限目前还没有被看到。当然，深度学习也不是万能的，比如有很多问题的特征是易于提取的，我们可以直接使用SVM, 决策树的算法来取得很好的结果。而深度学习并不能提供...
deepctr源码学习一
zlb872551601的博客
04-09 894
deepctr源码学习一 按源码里examples文件夹下的run_classification_criteo.py文件，画了deepfm的网络图和源码相应行数的对应关系，为了方便展示结构图，只取了前两个分类特征和前两个数值特征. ...
【亲测免费】 DeepCTR 安装和配置指南
gitblog_09685的博客
09-13 1707
### 项目基础介绍 DeepCTR 是一个易于使用、模块化和可扩展的深度学习包，专注于点击率（CTR）预测模型。它提供了多种基于深度学习的 CTR 模型，并且支持 TensorFlow 和 PyTorch 框架。DeepCTR 的目标是让用户能够快速实验和部署复杂的 CTR 模型。 ### 主要编程语言 DeepCTR 主要使用 Python 编程语言。 ## 2. 项目使用的关键技术和框架...
DeepCTR专题：Neural Factorization Machines 论文学习和实现及感悟
weixin_30678349的博客
12-20 190
papers地址：https://arxiv.org/pdf/1708.05027.pdf 　　借用论文开头，目前很多的算法任务都是需要使用category feature，而一般对于category feature处理的方式是经过one hot编码，然后我们有些情况下，category feature 对应取值较多时，如：ID等，one hot 编码后，数据会变得非常的稀疏，不仅给算...
DeepCTR-Torch 如何保存模型
helloEnya001的专栏
04-25 2669
DeepCTR-Torch 如何保存模型
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