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Bytedance_ICME2019_challenge_baseline

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

1. 将track2对应的数据下载并解压至input目录内
2. 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