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智源

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智源 - 看山杯 专家发现算法大赛 2019

文件说明

features.py : 从原始数据集中生成特征
deepfm.py: 运行deepfm模型并取得预测结果
textdeepfm.py: 运行textdeepfm模型并取得预测结果
utils.py: deepctr运行环境

模型说明

模型一：DeepFM

运行环境： DeepCTR-Torch ()

分数（AUC）：线下0.6903 线上0.691804111317667 （没有采用五折交叉验证，可能还没收敛，设置epoch大些）

特征说明

1.用户特征
用户原始特征：gender、frequency、A1、…
用户关注和感兴趣的topics数目

**2.问题特征 **
问题标题的字、词计数
问题描述的字、词计数
问题绑定的topic数目

3.用户问题交叉特征
用户关注、感兴趣的话题和问题绑定的话题交集计数
邀请距离问题创建的天数

模型二：TextDeepFM

模型说明：在DeepFM基础上增加文本特征，将用户感兴趣的话题作为用户的embedding，将问题绑定的话题作为问题的embedding。
文本特征利用TextCNN作为特征提取器，提取的特征和原始特征向量拼接一起传给DNN训练。

分数（AUC）：线下0.7251481779973195 线上0.701741036192302 （没有采用五折交叉验证）

最后，有意向共同参赛、共同学习的伙伴请添加个人微信号

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