47. aitm (Modeling the Sequential Dependence among Audience Multi-step Conversions with Multi-task Learning in Targeted Display Advertising)¶

代码请参考：MMOE如果我们的代码对您有用，还请点个star啊~

47.1. 内容¶

模型简介
数据准备
运行环境
快速开始
效果复现
进阶使用
FAQ

47.2. 模型简介¶

在推荐场景里，用户的转化链路往往有多个中间步骤（曝光->点击->转化），而有些行业转化链路很长，如金融-信用卡业务，它包括曝光->点击->表单（application）->信用核准（approval）->信用卡激活（activation）。处于链路后端的节点（如approval/activation），因为转化时间久，获取难度较大，导致转化数据少，训练时类别不平衡的问题很严重。

作者设计了一种多任务模型框架，充分利用了链路上各个节点的样本，提升模型对后端节点转化率的预估

47.3. 数据准备¶

数据为Ali-CCP click 在模型目录的data目录下为您准备了快速运行的示例数据，若需要使用全量数据可以参考下方效果复现部分。

47.4. 运行环境¶

PaddlePaddle>=2.0

python 2.7/3.5/3.6/3.7

os : windows/linux/macos

47.5. 快速开始¶

本文提供了样例数据可以供您快速体验，在任意目录下均可执行。在aitm模型目录的快速执行命令如下：

# 进入模型目录
# cd models/multitask/aitm # 在任意目录均可运行
# 动态图训练
python -u ../../../tools/trainer.py -m config.yaml

# 动态图预测
python -u ../../../tools/infer.py -m config.yaml

47.6. 效果复现¶

为了方便使用者能够快速的跑通每一个模型，我们在每个模型下都提供了样例数据。如果需要复现readme中的效果,请按如下步骤依次操作即可。在全量数据下模型的指标如下：| 模型 | click auc | purchase auc |batch_size | epoch_num| Time of each epoch | | :——| :—— | :—— | :—— | :——| :—— | | aitm | 0.6130 |0.6166 | 2000 | 6| 约3小时 |

确认您当前所在目录为PaddleRec/models/multitask/aitm
进入Paddlerec/datasets/ali-cpp_aitm
执行命令运行全量数据

cd ../../../datasets/ali-cpp_aitm
sh run.sh

cd - # 切回模型目录
# 动态图训练
python -u ../../../tools/trainer.py -m config_bigdata.yaml 
python -u ../../../tools/infer.py -m config_bigdata.yaml