deepctr中DIN模型参数use_negsampling=True

在DeepCTR中，DIN模型参数use_negsampling=True表示使用负采样技术。在DIN中，除了用户历史行为序列中的正样本之外，还需要使用负样本进行训练。负样本是指用户没有点击或购买的物品，通过对负样本的训练可以提高模型的泛化能力和抗干扰能力。在DIN中，使用负采样技术可以有效地减少训练时间和内存占用，同时还可以提高模型的性能。

相关问题

将下面的verilog文件改成VHDL文件“ module Time_sample( input i_clk , input i_rst , input i_ADC_clk , input [9:0] i_ADC , output o_ADC_valid , output[9:0] o_ADC ); parameter SAMPLE_TIME = 2000000000 ; parameter CLK_TIME = 20 ; parameter SIMPLE_CNT_NUM = SAMPLE_TIME/CLK_TIME ; wire [9:0] w_sync_ADC_data; wire w_empty ; sync_fifo sync_fifo_inst ( .wr_clk( i_ADC_clk ), .wr_rst( i_rst ), .rd_clk( i_clk ), .rd_rst( i_rst ), .din ( i_ADC ), .wr_en ( 1'b1 ), .rd_en ( 1'b1 ), .dout ( w_sync_ADC_data ), .full ( ), .empty ( w_empty ) ); reg [31:0] r_simple_cnt = 32'd0; always @(posedge i_clk)begin if(i_rst == 1'b1) r_simple_cnt <= 32'd0; else if(r_simple_cnt >= SIMPLE_CNT_NUM - 1'b1) r_simple_cnt <= 32'd0; else r_simple_cnt <= r_simple_cnt + 1'b1; end wire w_sample_en = (r_simple_cnt == SIMPLE_CNT_NUM - 1'b1); reg [7:0] r_ADC_data = 8'd0; reg r_ADC_valid = 1'd0 ; always @(posedge i_clk)begin if(i_rst == 1'b1)begin r_ADC_data <= 8'd0; r_ADC_valid <= 1'd0 ; end else if(w_sample_en)begin r_ADC_data <= w_sync_ADC_data; r_ADC_valid <= 1'b1; end else r_ADC_valid <= 1'b0; end assign o_ADC_valid = r_ADC_valid ; assign o_ADC = r_ADC_data ; endmodule ”

下面是将verilog文件改成VHDL文件后的代码：

library ieee;
use ieee.std_logic_1164.all;
use ieee.numeric_std.all;

entity Time_sample is
  port (
    i_clk       : in  std_logic;
    i_rst       : in  std_logic;
    i_ADC_clk   : in  std_logic;
    i_ADC       : in  std_logic_vector(9 downto 0);
    o_ADC_valid : out std_logic;
    o_ADC       : out std_logic_vector(9 downto 0)
  );
end entity;

architecture rtl of Time_sample is
  constant SAMPLE_TIME    : integer := 2000000000;
  constant CLK_TIME       : integer := 20;
  constant SIMPLE_CNT_NUM : integer := SAMPLE_TIME/CLK_TIME;
  
  signal w_sync_ADC_data : std_logic_vector(9 downto 0);
  signal w_empty        : std_logic;
  
  component sync_fifo is
    port (
      wr_clk  : in  std_logic;
      wr_rst  : in  std_logic;
      rd_clk  : in  std_logic;
      rd_rst  : in  std_logic;
      din     : in  std_logic_vector(9 downto 0);
      wr_en   : in  std_logic;
      rd_en   : in  std_logic;
      dout    : out std_logic_vector(9 downto 0);
      full    : out std_logic;
      empty   : out std_logic
    );
  end component;
  
  signal r_simple_cnt : unsigned(31 downto 0) := (others => '0');
  signal r_ADC_data   : std_logic_vector(7 downto 0) := (others => '0');
  signal r_ADC_valid  : std_logic := '0';
  
begin
  sync_fifo_inst : sync_fifo
    port map (
      wr_clk => i_ADC_clk,
      wr_rst => i_rst,
      rd_clk => i_clk,
      rd_rst => i_rst,
      din    => i_ADC,
      wr_en  => '1',
      rd_en  => '1',
      dout   => w_sync_ADC_data,
      full   => open,
      empty  => w_empty
    );
  
  process (i_clk)
  begin
    if rising_edge(i_clk) then
      if i_rst = '1' then
        r_simple_cnt <= (others => '0');
      elsif r_simple_cnt >= SIMPLE_CNT_NUM - 1 then
        r_simple_cnt <= (others => '0');
      else
        r_simple_cnt <= r_simple_cnt + 1;
      end if;
    end if;
  end process;
  
  process (i_clk)
  begin
    if rising_edge(i_clk) then
      if i_rst = '1' then
        r_ADC_data  <= (others => '0');
        r_ADC_valid <= '0';
      elsif r_simple_cnt = SIMPLE_CNT_NUM - 1 then
        r_ADC_data  <= w_sync_ADC_data(7 downto 0);
        r_ADC_valid <= '1';
      else
        r_ADC_valid <= '0';
      end if;
    end if;
  end process;
  
  o_ADC_valid <= r_ADC_valid;
  o_ADC       <= r_ADC_data & w_sync_ADC_data(8 downto 0);
  
end architecture;

在VHDL中，需要使用`library`和`use`语句来导入需要使用的库和包。此外，VHDL中没有`wire`类型，需要使用`signal`来声明信号。VHDL中的`if`语句和Verilog中的`if`语句语法有所不同，需要使用`process`语句来实现。VHDL中的赋值语句使用`<=`符号。最后，需要使用`&`符号来实现连接操作。

如何用deepctr 中的DIN模型实现对用户的题目推荐。有用户id 题目id 题目标签id 用户历史做题id、

步骤如下：

1. 安装deepctr库，导入需要的模块：

!pip install deepctr
import pandas as pd
from deepctr.models import DIN
from deepctr.inputs import SparseFeat, DenseFeat, get_feature_names

2. 加载数据和特征：

假设数据集已经存储在CSV文件中，可以使用Pandas库加载数据。然后我们需要定义用户和题目的特征类型，以及每个特征的维度和名称。在这个例子中，我们假设用户ID和题目ID是稀疏特征，标签ID是多值稀疏特征，历史做题ID是序列特征，用户性别和年龄是密集特征。

data = pd.read_csv('data.csv')
sparse_features = ['user_id', 'item_id', 'label_id']
dense_features = ['age', 'gender']
sequence_features = ['history']
feature_dim = {'user_id': 10000, 'item_id': 10000, 'label_id': 100, 'age': 1, 'gender': 1}
embedding_dim = {'user_id': 16, 'item_id': 16, 'label_id': 16}
max_len = 50

3. 处理特征和建立模型：

首先，我们需要将原始数据转换为适用于DIN模型的输入格式，这里使用SparseFeat、DenseFeat、VarLenSparseFeat和get_feature_names等函数进行特征处理。

然后，我们使用DIN模型来训练和预测。DIN模型的输入是用户和题目的特征嵌入向量，以及用户历史做题序列的嵌入向量，输出是题目的兴趣得分。

# 处理特征
sparse_feature_list = [SparseFeat(feat, feature_dim[feat], embedding_dim=embedding_dim[feat]) for feat in sparse_features]
dense_feature_list = [DenseFeat(feat, 1) for feat in dense_features]
sequence_feature_list = [VarLenSparseFeat(SparseFeat('history', feature_dim['item_id'], embedding_dim=embedding_dim['item_id']), maxlen=max_len)]

# 建立模型
model_input = {feat: data[feat] for feat in sparse_features + dense_features + sequence_features}

for feat in sequence_features:
    model_input[feat] = [data[feat].apply(lambda x: [int(i) for i in x.split(',') if i != '']).tolist()]

model_input = {name: model_input[feat.name] for name, feat in zip(get_feature_names(sparse_feature_list + dense_feature_list + sequence_feature_list), sparse_feature_list + dense_feature_list + sequence_feature_list)}

model = DIN(sparse_feature_list + dense_feature_list + sequence_feature_list, embedding_dim['item_id'], use_negsampling=True)
model.compile('adam', 'binary_crossentropy', metrics=['binary_crossentropy'])

4. 训练和预测：

使用训练集进行模型训练，然后使用测试集进行预测。在预测时，我们需要指定用户ID和历史做题序列，模型会返回一个题目ID列表和对应的兴趣得分。我们可以根据得分进行排序，并选取得分最高的题目作为推荐结果。

# 训练模型
model.fit(model_input, data['label'], batch_size=256, epochs=10, validation_split=0.2)

# 预测
user_id = 100
history = '1,2,3,4,5'
item_list = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
item_score = model.predict({'user_id': [user_id], 'history': [[int(i) for i in history.split(',') if i != '']] * len(item_list), 'item_id': item_list})
item_score = [(item_list[i], item_score[i]) for i in range(len(item_list))]
item_score.sort(key=lambda x: x[1], reverse=True)
item_list = [x[0] for x in item_score]