17 - Tensorflow实现推荐Din模型
这段代码实现了一个基于注意力机制的推荐模型，具体来说，它是一个DIN（Deep Interest Network）模型。以下是代码的简要介绍： 1. **数据准备部分**： -生成了包含10000个用户和10个商品的随机用户行为数据。 -将数据分为训练集（80%）和测试集（20%）。 2. **模型构建部分**： -使用TensorFlow和Keras构建了一个DIN模型。 -模型包括用户ID、商品ID和历史行为（这里设定长度为10）的输入。 -使用Embedding层对用户和商品进行嵌入。 -引入了DIN的注意力机制，通过对历史行为、用户嵌入和商品嵌入进行拼接和全连接操作来计算注意力权重。 -输出层使用sigmoid激活函数进行二分类预测。 3. **模型训练部分**： -使用训练集进行模型训练，随机生成标签用于训练。 -使用Adam优化器和二分类交叉熵损失函数进行模型编译和训练。 4. **模型评估部分**： -使用测试集评估模型性能，同样随机生成测试标签用于评估。 5. **点击率预测部分*
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