提交 7b06e2c8 编写于 作者: zhaoyijin666's avatar zhaoyijin666

infer user

上级 1ec0967c
......@@ -15,6 +15,7 @@
└── data_processer.py # 数据预处理脚本
└── user_vector.py # 获取用户向量脚本
└── item_vector.py # 获取视频向量脚本
├── infer_user.py # 获取用户个性化脚本
```
## 背景介绍\[[1](#参考文献)\]
......@@ -298,6 +299,10 @@ python item_vector.py --model_path='./output/model/model_pass_00000.tar.gz' \
```
## 离线挖掘
因为实时召回需要大量机器资源,这边也可以离线挖掘产出数据,线上召回使用挖掘好的数据。可以产出最热,用户个性化,视频相关等数据。下面的示例产出了用户个性化数据。
```
python infer_user.py --model_path='./output/model/model_pass_00000.tar.gz' \
--feature_dict='./output/feature_dict.pkl'
```
## 参考文献
1. Covington, Paul, Jay Adams, and Emre Sargin. "Deep neural networks for youtube recommendations." Proceedings of the 10th ACM Conference on Recommender Systems. ACM, 2016.
......
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