机器学习PAI如何对商品做embedding?
机器学习PAI如何对商品做embedding?
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对商品进行embedding的方法有很多种，下面是一种常见的方法：
定义特征配置（FeatureConfig）：首先，需要定义商品特征的属性和类型。可以使用FeatureConfig来配置商品特征的嵌入。其中，embedding_name参数表示嵌入名称，embedding_dim参数表示嵌入维度，vocab_file参数表示词汇表文件，vocab_list参数表示词汇列表。
准备数据：将商品数据整理成适合进行嵌入的格式。通常情况下，可以将商品的特征值转换成对应的词汇表索引。
构建神经网络：使用神经网络来进行商品的嵌入。可以使用变分Dropout层（VariationalDropoutLayer）来应用变分Dropout。其中，embedding_wise_variational_dropout参数表示是否对嵌入维度应用变分Dropout。
训练模型：使用准备好的商品数据和构建好的神经网络进行模型训练。可以使用适当的损失函数和优化算法来进行训练。
获取商品的嵌入向量：在训练好的模型上，可以通过输入商品数据，得到对应的嵌入向量。这些嵌入向量可以用于后续的商品推荐、相似度计算等任务。
需要注意的是，具体的实现方法可能会根据使用的框架和工具有所不同。以上是一种常见的通用方法，具体实现时可以根据需求和具体情况进行调整和优化。，此回答整理自钉群“【EasyRec】推荐算法交流群”
2023-09-13 18:36:34赞同 展开评论
人工智能平台 PAI（Platform for AI，原机器学习平台PAI）是面向开发者和企业的机器学习/深度学习工程平台，提供包含数据标注、模型构建、模型训练、模型部署、推理优化在内的AI开发全链路服务，内置140+种优化算法，具备丰富的行业场景插件，为用户提供低门槛、高性能的云原生AI工程化能力。