各位小伙伴们大家好，经主办方同意，楼主开源了基于DeepCTR实现的多任务学习模型MMOE。
完整代码及说明详见github：https://github.com/zanshuxun/WeChat_Big_Data_Challenge_DeepCTR_baseline
【更新】关于复现不出0.63的问题
群里有很多小伙伴提出无法复现0.63，跑出来结果只有0.5多。下面是我这边具体的环境，麻烦大家再试下（应该是tf版本不同导致的）：
deepctr==0.8.5
numpy==1.16.4
pandas==0.24.2
tensorflow==1.12.0
scikit_learn==0.24.2
目前来看 tf 1.12.0或1.13.1是可以正常复现出0.63的。以下是一些同学的反馈：
方案说明
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特征：本方案关注于模型，仅使用以下6个较为基础的原始特征：[‘userid’, ‘feedid’, ‘authorid’, ‘bgm_song_id’, ‘bgm_singer_id’, ‘videoplayseconds’]
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线上结果：
得分 查看评论 点赞 点击头像 转发 0.633475 0.612465 0.613346 0.700479 0.643898
运行环境
python 3.6
deepctr==0.8.5
tensorflow-gpu(tensorflow)
pandas
scikit-learn
deepctr安装说明
- CPU版本
$ pip install deepctr==0.8.5 - GPU版本
先确保已经在本地安装tensorflow-gpu,版本为tensorflow-gpu>=1.4.0,!=1.7.*,!=1.8.*，然后运行命令$ pip install deepctr==0.8.5 --no-deps
运行说明
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新建data目录，下载比赛数据集，放在data目录下并解压，得到wechat_algo_data1目录
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python run_mmoe.py
运行时间
在Tesla P40 24G GPU、E5-2650 v4 CPU机器上，训练时间为205s/epoch（6708846条样本）。
训练时显存占用为695MiB，内存占用为2.2G。
预测时间如下：
4个目标行为421985条样本预测耗时（毫秒）：352.331
4个目标行为2000条样本平均预测耗时（毫秒）：1.670
关于DeepCTR
DeepCTR是一个易用、可扩展的深度学习点击率预测算法包，基于tensorflow深度学习框架。
添加特征时，仅添加feature_columns即可，无需改动模型；
在模型方面，DeepCTR包含20多个CTR模型（如DeepFM、xDeepFM、DCN、AutoInt、DIN、FiBiNET等），可直接通过模型名调用。如需自定义模型，DeepCTR中也有很多高复用性的模块（例如DNN、FM、BiInteractionPooling、CIN、CrossNet等）。更多使用方法请参考DeepCTR文档。
DeepCTR也有pytorch版本：DeepCTR-Torch: https://github.com/shenweichen/DeepCTR-Torch
（想用torch版的小伙伴在下方评论区扣1，人数多的话，后面实现一波torch版的MMOE）。
其他
楼主之前做比赛，从很多前辈的分享或开源中学到了很多，现在希望自己也能贡献一些。希望本文可以帮助大家降低深度学习CTR模型的门槛，普及这些算法技术。
预祝大家在本次大赛中取得好成绩！
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