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  • 下面一起来实例一下怎样批量导出一起做网店上的商品主图并分类保存到电脑本地。 1.我们先在浏览器上进入商城,然后挨个去复制需要下载的商品链接地址,如下图: 2.将所复制好的商品链接一一的粘贴到载图助手首页...

              当您在其它平台上看到一些优质的商品时,要如何将其商品主图批量复制到自己电脑上?下面一起来实例一下怎样批量导出一起做网店上的商品主图并分类保存到电脑本地。

    1.我们先在浏览器上进入商城,然后挨个去复制需要下载的商品链接地址,如下图:

    2.将所复制好的商品链接一一的粘贴到载图助手首页,如下图:

    3.“自动粘贴网址”功能是载图助手的人性化功能之一,可方便于在复制多个链接时无需逐个手动粘贴,如图:

    4.都复制好链接后,我们需要在下载选项中,勾选要下载的一些相应功能,和文件保存位置,如图:

    5.单击“立即下载”在软件正常获取中,我们可以通过打开文件夹进行查看,已下载好的一些商品图片,如图:

    6.每张主图都是原图,如图:

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  • 可以批量上架,批量设置推荐、新品、精品、热销。 批量修改完参数后,就可以一键将商品上架。 前台显示商品 经过采集功能批量采集淘宝、天猫、京东商品数据一键上架商淘云多用户商城系统,节省运营时间和人力,大家...

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  • 引言推荐系统尤其是深度推荐系统已经在工业界得到了广泛应用,尤其是在电商场景下(如淘宝和京东的商品推荐)。一个好的工业级推荐系统可以推动业务增长带来大量的经济效益。那么,工业级推荐系统的最佳实践是怎样的...

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    引言

    推荐系统尤其是深度推荐系统已经在工业界得到了广泛应用,尤其是在电商场景下(如淘宝和京东的商品推荐)。一个好的工业级推荐系统可以推动业务增长带来大量的经济效益。那么,工业级推荐系统的最佳实践是怎样的呢?Facebook 的推荐团队在本文给出了他们的答案。

    本文详细介绍了 Facebook 最新的推荐系统实践包括特征处理、算法建模、代码实现和平台介绍。如此详细清楚的论文,可以说是工业界推荐系统的必读论文之一。作者也开源了代码和最优超参数供大家学习:

    https://github.com/facebookresearch/dlrm

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    模型架构

    本文所设计的推荐系统架构如 Fig 1 所示。整个模型主要包含:特征工程(包含 spare 和 dense 特征),用于特征建模 Embedding 和 Embedding Lookup,用于特征转换的 NNs,用于特征交互的 Interactions 以及最后的预测 NNs。

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    特征表示 Embedding

    在实际的推荐场景中,用户和商品通常都有丰富的特征信息。用户的特征通常用性别,年龄,居住地等。如何将这些类别特征转为模型可以处理的向量呢。本文的做法是将这些类别特征编码为 one-hot 的向量,然后通过 embedding lookup 来得到其表示。

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    以用户的性别为例,性别男的 one-hot 编码为 [1, 0] 性别女的 one-hot 编码为 [0,1]。然后,我们针对性别初始化一个关于性别的 embedding matrix,该矩阵大小为 2*d,2 代表性别的可能取值,d 代表 embedding 的维度。那么通过 embedding lookup,性别男的 embedding 其实就是 embedding matrix的第一行,性别女的 embedding 就是 embedding matrix 的第二行。通过上述操作,我们就将难以处理的类别特征转化为了神经网络方便处理的向量。

    上述过程得到是类别特征的初始 embedding,我们可以通过 MLP 对其进行非线性转换。初始的特征 embedding 会在模型优化过程中学习到具有区分度的特征表示。

    特征交互 Interaction

    在得到特征的表示后,我们通过内积等简单操作实现模型的预测:

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    但是,如果我们能够抓住的描述特征关联性,那么模型的预测能力可能会进一步提升。例如,经典的 FM:

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    特征交叉的好处到底在哪呢?这里给一个形象的例子:经度和纬度分开看并不能精准定位某个地区,但是当经纬度结合起来就可以精准定位地区,该地区的每一部分拥有的类似的特性。

    模型预测 NNs

    有了特征的表示及其交互之后,我们可以将其送入到 MLP 中,并利用 Sigmoid 函数预测最终的点击概率。

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    可以看出,本文所提出的 DLRM 模型其实并没有很复杂,但是却将工业界的一些实践方法给出了清晰的介绍。

    模型实现

    DLRM 实现所需要的相关接口在 PyTorch 和 Caffe2 中都有实现,见 Table 1。

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    模型并行

    在工业界的大规模数据下,模型并行是必不可少的一个步骤。DLRM 模型的主要参数来自于特征的 embedding,后面特征交互和模型预测部分的参数其实很少。假设我们有一亿个用户,如果对其 ID 进行 embedding,那么 embedding matrix 就会有一亿行,这是一个非常大的参数矩阵。

    对于特征 embedding 部分,这里采用的是模型并行,将一个大的embedding 矩阵放到多个设备上,然后更新相应的特征 embedding。

    对于特征交互和模型预测部分,这里的参数量相对较少而且用户/商品的数量无关,本文采用的是数据并行的方式。在多个设备上计算梯度,然后将梯度合并来更新模型。

    实验

    本文在随机数据,合成数据和公开数据上进行了实验。对比算法主要是Deep cross network。整个实验运行在 Facebook 的 Big Basin platform 上。

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    具体实验结果如下:

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    可以看出,本文所提出的 DLRM 算法明显超越谷歌的 DCN。

    总结

    本文提出了一种工业级推荐系统 DLRM 并实验验证了其优越性。同时,作者也给出了工业界推荐系统的最佳实践,相关代码和超参数设置也进行了开源。可以说,本文是在工业界做推荐系统的必读论文之一。

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    网易云音乐的歌单推荐算法是怎样的?邰原朗的回答。

    amazon发明的;

    第一种:根据相似人的喜欢推荐;
    用空间坐标表示一个人的喜好,
    用空间向量的余弦值表示两个人的喜好的相近程度;

    第二种:暴力解决

    实际上并不是这么简单。

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