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机器学习AI算法工程   公众号：datayx

Deep_Rank是一套从数据生成到模型生成的完整框架。对输入特征，特征工程，核心模型，模型输出分别进行了封装。模型更新迭代的时候可以针对性的修改指定模块，也方便后续模型的切换，特征的迭代，以及输入数据在输入，特征工程，保存模型，线上服务各个模块的统一配置。本库对一些经典的ctr预估模型进行了复现，如DIN，ESMM，DIEN等。其中也复现了xDeepFM方便自己在工作中迭代优化模型。

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已经实现好的模型有以下几个：

DNN 实现的是一个简单的embedding+MLP，方便调试整体代码，在model_feature.json中配置wide_or_deep参数值 "deep";

Deep Cross Network(DCN) 在model_feature.json中只需配置deep特征，croos层和deep层同用统一的embeddig层。
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Wide and Deep Network(WD)需要在model_feature.json配置wide侧和deep侧对应的特征。
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Deep Interest Network(DIN)的上下文特征和基础画像特征需要配置model_feature.json中，统一使用"deep"特征,其中需要做attention的sequence和sequence对应的目标id不需要配置在model_feature.json中，直接配置在模型参数中。
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Entire Space Multi-Task Model(ESMM)也一样，默认只使用"deep"特征。对应算法论文[click here]

Deep Interest Evolution Network(DIEN)和DIN一样，序列特征和序列对应目标id需要在模型中写。
这里为了实现方便，序列的负采样部分没有按照原始论文的方式单独使用一份负采样的item数据集，而是直接使用同一个batch中的其他sequence作为当前的负采样序列。
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DeepFM的wide侧放线性特征，deep侧放的是统一的MLP和FM的特征，所有这里必须保证deep特征全部是embedding特征，并且embedding维度全部一致。这里后续会优化一下，对一些数值特征做优化，方便扩展。
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xDeepFM的参数配置和deepFM类似，wide侧放线性特征，deep侧放的是统一的MLP和CIN特征，所有这里必须保证deep特征全部是embedding特征，并且embedding维度全部一致。
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DSSM需要在wide和deep侧分别放置user info和item info。
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youtube_net本文是youtube提出的排序模型 "Recommending What Video to Watch Next: A Multitask Ranking System"，不知道叫啥，所以直接叫youtube_net了。
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后续利用空闲时间和节假日会持续添加新算法

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