人工智能导论实验——基于MindSpore的广告推荐
实验目的
掌握Wide&Deep算法的基本原理以及点击率预测的实验流程。
实验任务
基于Criteo数据,使用推荐系统的深度学习算法wide&deep实现广告推荐。
实验步骤
在命令行中输入代码,将代码和数据从OBS桶拷贝到Notebook环境
数据预处理
使用脚本preprocess_data.py预处理数据,在data / mindrecord下生成mindrecord数据。
模型的核心代码文件为:wide_and_deep/src/wide_and_deep.py。在MindSpore中,深度学习网络的定义方式和Pytorch比较接近,先定义网络结构所需的所有组件,然后在construct函数中对调用这些组件来组成完整的网络。本实验需要搭建的是Wide&Deep网络,它由Wide和Deep两个部分组成。
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