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# 匹配通用模型库
## 简介
我们提供了常见的匹配任务中均可以使用的模型算法的PaddleRec实现, 单机训练&预测效果指标以及分布式训练&预测性能指标等。实现的模型包括 [DSSM](http://gitlab.baidu.com/tangwei12/paddlerec/tree/develop/models/match/dssm)[MultiView-Simnet](http://gitlab.baidu.com/tangwei12/paddlerec/tree/develop/models/match/multiview-simnet)
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## 目录
* [整体介绍](#整体介绍)
* [匹配模型列表](#匹配模型列表)
* [使用教程](#使用教程)
* [数据处理](#数据处理)
* [训练](#训练)
* [预测](#预测)
* [效果对比](#效果对比)
* [模型效果列表](#模型效果列表)
* [分布式](#分布式)
* [模型性能列表](#模型性能列表)
## 整体介绍
### 匹配模型列表
| 模型 | 简介 | 论文 |
| :------------------: | :--------------------: | :---------: |
| DSSM | Deep Structured Semantic Models | [Learning Deep Structured Semantic Models for Web Search using Clickthrough Data](https://www.microsoft.com/en-us/research/wp-content/uploads/2016/02/cikm2013_DSSM_fullversion.pdf)(2013) |
| MultiView-Simnet | Multi-view Simnet for Personalized recommendation | [A Multi-View Deep Learning Approach for Cross Domain User Modeling in Recommendation Systems](https://www.microsoft.com/en-us/research/wp-content/uploads/2016/02/frp1159-songA.pdf)(2015) |
## 使用教程
### 数据处理
### 训练
### 预测
## 效果对比
### 模型效果列表
| 数据集 | 模型 | loss | auc |
| :------------------: | :--------------------: | :---------: |:---------: |
| - | DSSM | -- | -- |
| - | MultiView-Simnet | -- | -- |
## 分布式
### 模型性能列表
| 数据集 | 模型 | 单机 | 多机(同步) | 多机(异步) | GPU |
| :------------------: | :--------------------: | :---------: |:---------: |:---------: |:---------: |
| - | DSSM | -- | -- | -- | -- |
| - | MultiView-Simnet | -- | -- | -- | -- |
# 召回模型库 # 召回模型库
## 简介 ## 简介
我们提供了常见的召回任务中使用的模型算法的PaddleRec实现, 单机训练&预测效果指标以及分布式训练&预测性能指标等。实现的排序模型包括 [SR-GNN](http://gitlab.baidu.com/tangwei12/paddlerec/tree/develop/models/recall/gnn)[GRU4REC](http://gitlab.baidu.com/tangwei12/paddlerec/tree/develop/models/recall/gru4rec)[Sequence Semantic Retrieval Model](http://gitlab.baidu.com/tangwei12/paddlerec/tree/develop/models/recall/ssr)[Tree-based Deep Model](http://gitlab.baidu.com/tangwei12/paddlerec/tree/develop/models/recall/tdm)[Word2Vector](http://gitlab.baidu.com/tangwei12/paddlerec/tree/develop/models/recall/word2vec) 我们提供了常见的召回任务中使用的模型算法的PaddleRec实现, 单机训练&预测效果指标以及分布式训练&预测性能指标等。实现的召回模型包括 [SR-GNN](http://gitlab.baidu.com/tangwei12/paddlerec/tree/develop/models/recall/gnn)[GRU4REC](http://gitlab.baidu.com/tangwei12/paddlerec/tree/develop/models/recall/gru4rec)[Sequence Semantic Retrieval Model](http://gitlab.baidu.com/tangwei12/paddlerec/tree/develop/models/recall/ssr)[Tree-based Deep Model](http://gitlab.baidu.com/tangwei12/paddlerec/tree/develop/models/recall/tdm)[Word2Vector](http://gitlab.baidu.com/tangwei12/paddlerec/tree/develop/models/recall/word2vec)
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...@@ -42,7 +42,7 @@ python -m fleetrec.run -m config.yaml -d cpu -e single ...@@ -42,7 +42,7 @@ python -m fleetrec.run -m config.yaml -d cpu -e single
## 效果对比 ## 效果对比
### 模型效果列表 ### 模型效果列表
| 数据集 | 模型 | loss | 测试Recall@20 | | 数据集 | 模型 | loss | Recall@20 |
| :------------------: | :--------------------: | :---------: |:---------: | | :------------------: | :--------------------: | :---------: |:---------: |
| DIGINETICA | GNN | -- | 0.507 | | DIGINETICA | GNN | -- | 0.507 |
| RSC15 | GRU4REC | -- | 0.67 | | RSC15 | GRU4REC | -- | 0.67 |
......
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