【源码】基于TensorFlow 2的深度学习推荐系统

项目简介

DeepRec 是基于 TensorFlow 2 的深度学习推荐系统项目，目标是提供易用、易扩展且模块化的推荐算法模型。它通过子类化 tf.keras.Model 构建算法模型，利用 tf.keras.Layer 的子类组合实现功能，还借助 tf.data API 读取和处理数据，支持海量样本处理。

项目的主要特性和功能

• 模块化设计：各模型可独立构建与训练，便于扩展与重用。
• 灵活配置：能通过配置文件自定义模型结构、特征处理和优化器参数等。
• 多种推荐模型：涵盖 FM、AFM、DeepFM、TwoTowerDeepFM 和 ESMM 等推荐算法模型。
• 数据集支持：支持淘宝展示广告点击率预估数据集和 Avazu 数据集。
• 特征编码规则：定义了通用特征编码规则，支持不同类型特征输入。

安装使用步骤

1. 环境准备

安装 TensorFlow 2.6 和 Python 3.8。

2. 数据准备

下载并准备淘宝展示广告点击率预估数据集或 Avazu 数据集。

3. 配置文件

编写样本配置文件和训练模型配置文件，指定数据路径、模型类型、特征等。

4. 运行模型

运行 main/run.py 文件，并传入配置文件路径开始训练。

5. 评估模型

使用 evaluation.py 脚本评估模型性能，如 AUC 等指标。

6. 预测

使用 predict.py 脚本进行预测，并输出预测结果。

下载地址

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