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sunlanchang · May 31, 2020 · b2674c2 · b2674c2
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@@ -52,14 +52,26 @@ NLP中常用的做法，将用户点击序列中的creative_id或者ad_id集合
 
 ```bash
 .
+├── img/
+├── data/                # 训练和测试数据
+├── Dense_LSTM_embedding_128_dim.py # 对于128维word2vec特征使用Dense和LSTM模型
+├── get_user_embed_multiprocess.py # 使用多进程合并特征(不再使用)
 ├── LICENSE
 ├── LightGMB.py         # LightGBM baseline
+├── LightGBM.py         # 使用最原始的id作为特征
+├── LightGBM_embedding_128_dim.py # 使用word2vec平均后的128维特征作为特征作为特征输入LGBM
+├── LightGBM_embedding_16_dim.py # 同上，维度变为16
+├── LightGBM_gender.py         # 使用word2vec平均后的128维特征作为特征输入LSTM预测gender
+├── LightGBM_age.py            # 同上，预测age
+├── LSTM_gender.py      # 对于word2vec序列特征输入LSTM预测gender
+├── LSTM_age.py         # 同上，预测age
+├── mail.py             # 训练完发邮件给自己
 ├── README.md
-├── img
-├── data                # 训练和测试数据
-├── word2vec            # 保存word2vec生成的向量
-├── word2vec.py         # 生成用户的embedding vector
+├── tf_idf              # 提取tf-idf特征
+├── word2vec/            # 保存word2vec生成的向量和中间文件
+├── word2vec_creaitve_id.py # 生成用户关于creative id的embedding vector
 ├── process_data.ipynb  # 将训练集ad.csv、user.csv合并到click_log.csv，测试集中的ad.csv合并到click_log.csv
+├── 腾讯广告算法大赛.pdf   # 比赛说明文档
 └── tmp                 # 临时文件
 ```
 

diff --git a/tmp/腾讯广告算法大赛.pdf → 腾讯广告算法大赛.pdf b/tmp/腾讯广告算法大赛.pdf → 腾讯广告算法大赛.pdf