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@@ -1,10 +1,18 @@
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# 1. 总体
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# 1. 总体
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+## 1.1 说明
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- str+模型(rov)和ros-模型(nor)，使用相同的底层数据，都是通过make_data.sh获得的；其中str+模型每天更新，ros-模型手动更新(目前没有更新)。
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- str+模型(rov)和ros-模型(nor)，使用相同的底层数据，都是通过make_data.sh获得的；其中str+模型每天更新，ros-模型手动更新(目前没有更新)。
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- 使用时，需将脚本中的jar文件路径&fm_train&fm_predict路径，替换成自己的路径
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- 使用时，需将脚本中的jar文件路径&fm_train&fm_predict路径，替换成自己的路径
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+## 1.2 代码
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- [数据生成code](https://git.yishihui.com/algorithm/recommend-emr-dataprocess/src/feature/jch_makedata)
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- [数据生成code](https://git.yishihui.com/algorithm/recommend-emr-dataprocess/src/feature/jch_makedata)
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- [str+模型训练code: alphaFM](https://github.com/CastellanZhang/alphaFM)
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- [str+模型训练code: alphaFM](https://github.com/CastellanZhang/alphaFM)
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- [ros-模型训练code: spark_xgboost](https://git.yishihui.com/algorithm/recommend-model/src/feature/jch)
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- [ros-模型训练code: spark_xgboost](https://git.yishihui.com/algorithm/recommend-model/src/feature/jch)
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+## 1.3 部署
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+- str+和ros-数据生成部署：root@192.168.141.208:/mnt/disk1/jch/str2ros_scripts
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+- str+训练部署：root@192.168.205.31:/data2/jch/project/str_fm_v1
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+- ros-训练部署：root@192.168.141.208:/mnt/disk1/jch/str2ros_scripts/nor
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# 2. make_data
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# 2. make_data
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- run.sh生成t+2底层数据(样本表：dwd_recsys_alg_sample_all_20250212) & rov t+2 训练样本
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- run.sh生成t+2底层数据(样本表：dwd_recsys_alg_sample_all_20250212) & rov t+2 训练样本
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- run_t0.sh生成t+1底层数据(0-16点，dwd_recsys_alg_sample_all_20250905)
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- run_t0.sh生成t+1底层数据(0-16点，dwd_recsys_alg_sample_all_20250905)
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jch