关于DeepFM模型 about dnn_ctr HOT 17 OPEN

已经push了

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data文件夹下面没有。

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可以了

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非常感谢，跑起来了。

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你好，tiny_train_input.csv不是criteo数据集吧？我想使用criteo数据集跑DeepFM，对于criteo应该怎么处理成如下格式啊：

谢谢。

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tiny_train_input.csv 是criteo数据集的一个sample，我主要是利用了criteo 冠军队伍的特征工程方法生成的，但是没有包含他们的gbdt的叶子节点特征。所以只有39维。 利用他们的脚本生成libsvm格式的样本，再调用我的数据处理脚本里面的函数就可以了。当然 你可以有其他的特征工程方法，只要对应的数据的格式如我给的那样的格式就可以了

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你好，我使用你说的criteo 冠军队伍的脚本生成了tr.ffm和te.ffm文件，在生成category_emb.csv的时候，我使用的是如下图所示的方法，对于tr.ffm和te.ffm分别生成了对应的category_emb文件，然后分别使用对应的category_emb文件生成训练集和测试集。

为什么你上传的category_emb.csv只有一个，而不是训练集和测试集分别对应一个category_emb啊？是不是我哪里弄错了？

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你可以尝试将训练集和测试集合并生成一个category_emb.csv 其实训练集和测试集的编码应该是要求一致的。如果不一致，那特征都是错误的。。。结果怎么会好？。。。

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非常感谢你的解答，我尝试将tr.ffm和te.ffm合并成为了一个文件(使用的是cat tr.ffm te.ffm > data.ffm)，然后使用data.ffm生成了category_emb.csv。现在成功跑起来了。接下来认真研究一下你的代码，还有许多地方不是很懂。
再次感谢。

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你好，在冠军的解决方案中他将数值类型的变量也进行了hash，然后处理方式和类别相同，也进行embedding，请问这样做的意义是啥？我觉得这样丢失了本来的相对大小信息。 @nzc @CarlosDGQ

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说一下我的看法，数据集中有13个数值类型的特征（都为int类型），26个categorical特征。在连续特征和categorical特征之间我觉得是不存在相对大小信息的，因为categorical可能是ip、userId等hash之后生成的，（ip类似的信息和连续值特征没有相对大小信息吧）但是具体数据集描述文件也没有给出，我们并不知道每个字段的意义。对于数值类型的特征相对大小在hash之后，在求出其整数表示，相对大小的信息应该没有发生丢失。代码中对大于2的连续特征进行了取对数，对于小于2的特征和大于2的特征可能会存在一定的相对大小信息的丢失，但是也比较小。欢迎讨论。

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@CarlosDGQ
我的意思就是这个特征本身的相对大小，特征之间当然比较大小没意义。但是那13个数值类型的变量大部分是count意义，通过hash变换的是带‘SP'和数值的字符串，这样转换value = 'SP'+str(value),hash没有保证原来的相对大小。另外加个好友吧，共同学习：）我qq是18324分割0719.

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在CTR预估场景中，一般连续值特征最后也是需要离散化的。连续值特征的处理方式要根据分布会有不同的处理方法。感觉冠军队伍是分析过的，所以才采用了那样的特征处理方法。至于信息损失，其实个人感觉还好。连续值特征的信息损失一般来源于分桶的时候，因为冠军队伍后面用了gbdt，所以两者结合的话，感觉信息损失不会太大。

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@CarlosDGQ 你好，我想问你一下tr.ffm和te.ffm文件是怎么生成的

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@TaylorWPY 你好，我是直接使用https://github.com/guestwalk/kaggle-2014-criteo脚本生成的。按照作者GitHub上的步骤生成就可以了。

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@CarlosDGQ @TaylorWPY 您好，我用了https://github.com/guestwalk/kaggle-2014-criteo脚本生成的tr.ffm文件的时候执行到cmd = 'python converters/parallelizer-a.py -s {nr_thread} python converters/pre-a.py tr.csv tr.gbdt.dense tr.gbdt.sparse'.format(nr_thread=NR_THREAD)
subprocess.call(cmd, shell=True)这一句的时候 ，为什么会出现parallelizer-a.py: error: unrecognized arguments: tr.gbdt.sparse 这种错误呢，是不是少了什么步骤？

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你好，我想请教一下deepfm的输入可以是评论文本表示的user,item特征吗？

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