ICME2019 & 字节跳动 短视频内容理解与推荐竞赛
方案说明
- 特征：均为原始特征，不包含多媒体内容特征。使用到的特征字段 ['uid', 'user_city', 'item_id', 'author_id', 'item_city', 'channel', 'music_id', 'did',]
- 模型：基于xDeepFM简单修改的多任务模型(没有测过分开预测的效果，也可能分开单独预测更好)。
- 结果：track2: 0.77094938716636 f, l = 0.70671501437, 0.920829590357
运行环境
python 3.6
deepctr==0.9.2
tensorflow-gpu(tensorflow)
pandas
scikit-learn
deepctr安装说明
- CPU版本
$ pip install deepctr==0.9.2
- GPU版本
先确保已经在本地安装
tensorflow-gpu，然后运行命令$ pip install deepctr==0.9.2 --no-deps
运行说明
- 将track2对应的数据下载并解压至
input目录内 - 根据离线测试和线上提交修改
train.py中的ONLINE_FLAG变量，运行train.py文件