DeepCTR学习资料汇总

DeepCTR是一个基于深度学习的点击率(CTR)预估模型库,提供易用、模块化、可扩展的接口,支持快速实验和大规模训练。本文汇总了DeepCTR的相关学习资源,帮助读者快速入门和深入学习这个强大的CTR模型库。

项目简介

DeepCTR具有以下特点:

• 易用性: 提供类似 tf.keras.Model 的接口,支持快速实验
• 模块化: 包含多个核心组件层,可以方便地构建自定义模型
• 可扩展: 支持添加新的模型和特征列
• 大规模: 提供 TensorFlow Estimator 接口,支持大规模数据和分布式训练
• 兼容性: 同时兼容 TensorFlow 1.x 和 2.x 版本

快速开始

1. 安装DeepCTR:

pip install deepctr[cpu]  # CPU版本
pip install deepctr[gpu]  # GPU版本  

2. 使用示例:

from deepctr.models import DeepFM
from deepctr.feature_column import SparseFeat, DenseFeat, get_feature_names

# 准备特征列
sparse_features = ['category', 'ad_type']
dense_features = ['age', 'income']

feature_columns = [SparseFeat(feat, vocabulary_size=1000,embedding_dim=4)
                      for feat in sparse_features] + [DenseFeat(feat, 1,)
                      for feat in dense_features]
feature_names = get_feature_names(feature_columns)

# 创建并训练模型
model = DeepFM(feature_columns, feature_names)
model.compile("adam", "binary_crossentropy", metrics=['binary_crossentropy'])
model.fit(train_model_input, train[target].values, batch_size=256, epochs=10, verbose=2, validation_split=0.2)

详细文档

DeepCTR提供了详尽的在线文档,包括:

• 快速入门指南
• 特征列说明
• 支持的模型列表
• API参考
• 示例代码

文档地址: https://deepctr-doc.readthedocs.io/

支持的模型

DeepCTR实现了多种经典的CTR预估模型,包括:

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

完整的模型列表可以在文档中查看。

相关资源

• GitHub仓库: https://github.com/shenweichen/DeepCTR
• PyPI包: https://pypi.org/project/deepctr/
• 中文介绍: https://zhuanlan.zhihu.com/p/53231955

讨论交流

• GitHub Discussions: https://github.com/shenweichen/DeepCTR/discussions
• 微信公众号: 浅梦学习笔记

DeepCTR为CTR预估任务提供了丰富的模型和易用的接口,希望本文汇总的资料可以帮助你更好地学习和使用这个强大的工具。如果你在使用过程中有任何问题,欢迎在GitHub上提issue或参与讨论。