编码单个特征值。 Args: feature_name: 特征名称 value: 原始特征值 Returns: 编码后的整数值（从 1

* Returns an array of the classNames of the upgraded classes on the element. * * @param {!Element} element The element to fetch data from. *

对密码进行哈希处理

获取或创建单例流水线实例

计算group auc。 Args: ----------- test_features : Dict[str, Any] 测试特征字典，包含用户ID。 test_labels : Union[np.ndarray, Dict[str, n

计算当前用户 hit rate@k 。 Args: recommended_items: 推荐物品ID列表 relevant_items: 实际物品ID列表 k: 推荐数量，默认10 Returns: fl

将用户数据导入 Redis Args: flush: 是否在导入前清空 Redis 数据库

初始化数据库 - 创建所有表 Args: drop_existing: 是否删除已存在的表

* Returns true if the given element has already been upgraded for the given * class. * * @param {!Element} element The element we want to che

根据模型名称加载配置，返回Config对象 Args: model_name: 模型名称 (如 "fm", "afm") Returns: Config对象，支持config.data、config.features等属性

基于配置加载训练和测试数据。 Args: data_config: - dataset_name: 数据集名称 - rating_threshold: 评分阈值(经典模型) Ret

自动定位并加载 .env 文件，提供合理的默认路径作为回退。 查找顺序： 1. 使用 find_dotenv() 自动查找 .env 文件 2. 如果未找到，使用合理的默认路径并发出警告 默认路径： - FUNREC_RAW_DATA_PATH:

加载原始 MovieLens 数据文件

归一化

对指定组的嵌入特征进行池化操作 Args: group_embedding_feature_dict (dict): 按组分类的嵌入特征字典 group_name (str): 需要池化的组名称 pooling_type (str): 池化类

计算当前用户 precision@k 。 Args: recommended_items: 推荐物品ID列表 relevant_items: 实际物品ID列表 k: 推荐数量，默认10 Returns: f

运行完整的推荐流水线 Args: user_features: 用户特征字典，包含： - user_id: 用户标识符 - gender, age, occup

精排模型预处理主流程 Args: neg_ratio_from_exposure: 曝光困难负样本比例 neg_ratio_random: 随机负样本比例 test_ratio: 测试集比例

训练 DeepFM 精排模型

召回模型预处理主流程

训练 YoutubeDNN 召回模型

多字段搜索电影 Args: query: 搜索查询字符串 limit: 最大结果数量 min_score: 最小相关性分数 Returns:

* Checks document order of two siblings * @param {Element} a * @param {Element} b * @returns {Number} Returns less than 0 if a precedes b, greater

当用户评分电影时更新 UCB 统计数据。 应在评分提交后从 ratings 接口调用此函数。 Args: user_id: 评分用户 movie_genres: 被评分电影的类型 rating: 用户评分（

* Upgrades a specific element rather than all in the DOM. * * @param {!Element} element The element we wish to upgrade. * @param {string=} op

构建自定义 AGRU 单元。

构建自定义 AUGRU 单元。

构建倒排索引以进行高效的相似度计算。

使用基于用户的倒排索引优化计算物品相似度。 以更高效的格式存储相似度用于推荐。

使用优化方法计算Swing相似度。 仅计算有共同用户的物品对的相似度。 时间复杂度：O(R * avg_user_items)，其中R是评分数量。

使用基于物品的倒排索引优化计算用户相似度。 以更高效的格式存储相似度用于推荐。

计算用户权重以减少高活跃用户的影响。

使用专门策略处理冷启动用户 使用 ColdStartService，优先级： 1. PreferredGenreStrategy（如果用户设置了 preferred_genres） 2. PopularRecentS

使用双线性形式计算兴趣状态与目标物品之间的注意力分数。 遵循原始 DIEN 论文: a_t = exp(h_t * W * e_a) / sum(exp(h_j * W * e_a)) 参数: interest_state

计算兴趣提取的辅助损失。 辅助损失使用下一个行为来监督当前兴趣状态： - 正样本: 当前兴趣应该预测下一个正行为 - 负样本: 当前兴趣不应该预测下一个负行为 参数: interest_st

从 Redis 获取用户画像和历史

懒加载 TensorFlow 模型所需的自定义对象。 Args: tf_module: 已导入的 TensorFlow 模块，确保 TF 先被加载

懒加载 TensorFlow 模型所需的自定义对象。 Args: tf_module: 已导入的 TensorFlow 模块，确保 TF 先被加载

用户无偏好且无 UCB 数据时的分配 Popular: 100%

获取用户所有类型的 UCB 统计数据。 Returns: 类型到 {"n": 计数, "reward": 总奖励} 的映射字典