机器学习PAI的EasyRec主流支持的算法有哪些类别，每个类别下分别有哪些？

阿里云机器学习PAI的EasyRec支持多种经典的推荐排序和召回算法，具体包括DeepFM、DIN、MultiTower及DSSM等。这些算法都被广泛应用于推荐系统中，每个类别都有其独特的优势和适用场景。例如，DeepFM是一种集成了因子分解机（FM）和深度神经网络（DNN）的混合模型，具有很好的拟合能力和预测效果；DIN则通过引入注意力机制来捕捉用户兴趣的动态变化；MultiTower是一种基于多个基学习器的集成学习模型，能够充分利用各个基学习器的优点；而DSSM则是一种深度学习模型，能够从海量数据中自动学习有用的特征表示。

阿里云机器学习PAI平台的EasyRec算法库主要支持若干主流的推荐算法类别，包括DeepFM、DIN、MultiTower和DSSM等。这些算法都被广泛应用于推荐系统的排序和召回任务中。

1. DeepFM：DeepFM是一种混合模型，它结合了因子分解机（FM）和深度神经网络（DNN）。通过这种方式，DeepFM能够同时学习高阶特征交互和低阶特征。

2. DIN：DIN，即兴趣网络，是一种捕捉用户兴趣演变的深度学习模型。它能有效地处理长期依赖问题，进而更准确地预测用户的兴趣。

3. MultiTower：MultiTower模型是由多个塔组成的复杂模型，每个塔可以有不同的网络结构和参数。这种模型能够更灵活地学习和组合不同的特征。

4. DSSM：DSSM是一种基于双线性模型的深度语义匹配模型，被广泛用于搜索引擎和推荐系统中的意图识别和匹配任务。

这些算法都在阿里云机器学习PAI的EasyRec算法库中得到支持，您可以在PAI平台上快速训练推荐算法模型、验证模型效果及部署。

要不就是文件被删除，要么就是文件路径有问题 ，此回答整理自钉群“【EasyRec】推荐算法交流群”