1つの Two-Tower モデルで4種類の推薦を実現する - Qiita

import os import tempfile %matplotlib inline import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import tensorflow as tf import tensorflow_datasets as tfds import tensorflow_recommenders as tfrs plt.style.use("seaborn-whitegrid") ratings = tfds.load("movielens/100k-ratings", split="train") movies = tfds.load("movielens/100k-movies", split="train") ratings = ratings.map( lambda x: { "movie_title": x

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"user2item 推薦モデルを構築した際に得られる embeddings を活用し、簡単に item2item, user2user, item2user 推薦を実現する / TensorFlow Recommenders チュートリアル > Building deep retrieval models に基づいて Two-Tower モデルの実装" / 2023