"请问下机器学习PAI文档里DIN和BST组件化实现,sequence特征里list和key是怎么做的映射?
"
在DIN和BST机器学习PAI组件中,特征里的list和key是通过以下步骤进行映射的:
# 将特征转换为PAI可以处理的格式
features = list_of_lists_of_numbers + list_of_strings + list_of_dicts
# 使用PAI的特征工程功能将特征转换为PAI可以处理的格式
featurizer = FeatureExtractor(features)
features = featurizer.transform(features)
# 使用PAI的特征映射功能将特征转换为PAI可以处理的格式
mapper = FeatureMapper(features)
features = mapper.transform(features)
# 使用PAI的特征转换功能将特征转换为PAI可以处理的格式
transformer = FeatureTransformer(features)
features = transformer.transform(features)
请注意,你需要确保你的PAI版本能够正确地工作在一起,并且能够正常地处理特征里的list和key映射。
"list是所有sequence 特征的embeding 拼接起来的,key是所有非sequence 特征的embedding 拼接起来
这个例子里, concat([cate_id,brand], axis=-1) 是key; concat([tag_brand_list, tag_category_list], axis=-1) 是sequence
,此回答整理自钉群“【EasyRec】推荐算法交流群”"
对于阿里云机器学习PAI的DIN和BST组件化实现,特征里list和key的映射方式,文档中并没有明确说明。但根据一般的特征工程实践,我们可以推测可能的做法如下:
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