菜菜琼的案例列表
scala分布式训练的脚本
通过修改原始WORD2VEC算法，实现ARIBNB中将order商品作为全局上下文。 可以通过运行embedding下的AribnbOrdPredict实现。运行代码中给定例子可以看出，对于序列为： 9744_81732,2679_372273,2679_411245,2679_593370,4833_-1,4833_0,9434_19306,9434_7623,9434_89486,9435_12310,9435_26909,9435_422036,-1 的seesion，尾部字符为-1，说明该序列的倒数第二个商品为下单的商品，因此当前面每个词作为中心词的时候，其窗口词中都应该含有943
airbnb论文和Glove分布式复现
一、aribnb global context 代码实现 通过修改原始WORD2VEC算法，实现ARIBNB中将order商品作为全局上下文。 可以通过运行embedding下的AribnbOrdPredict实现。运行代码中给定例子可以看出，对于序列为： 9744_81732,2679_372273,2679_411245,2679_593370,4833_-1,4833_0,9434_19306,9434_7623,9434_89486,9435_12310,9435_26909,9435_422036,-1 如： ----中心词为:9744_81732,随机数为：b=2 则0 的
案例判断参考
菜菜琼的案例列表
scala分布式训练的脚本
通过修改原始WORD2VEC算法，实现ARIBNB中将order商品作为全局上下文。 可以通过运行embedding下的AribnbOrdPredict实现。运行代码中给定例子可以看出，对于序列为： 9744_81732,2679_372273,2679_411245,2679_593370,4833_-1,4833_0,9434_19306,9434_7623,9434_89486,9435_12310,9435_26909,9435_422036,-1 的seesion，尾部字符为-1，说明该序列的倒数第二个商品为下单的商品，因此当前面每个词作为中心词的时候，其窗口词中都应该含有943...
airbnb论文和Glove分布式复现
一、aribnb global context 代码实现 通过修改原始WORD2VEC算法，实现ARIBNB中将order商品作为全局上下文。 可以通过运行embedding下的AribnbOrdPredict实现。运行代码中给定例子可以看出，对于序列为： 9744_81732,2679_372273,2679_411245,2679_593370,4833_-1,4833_0,9434_19306,9434_7623,9434_89486,9435_12310,9435_26909,9435_422036,-1 如： ----中心词为:9744_81732,随机数为：b=2 则0 的...
