Why are categorical data all set 1?

[Superhors]

If do so,what`s the meaning of categorical data?

[sudongxiang]

因为连续值被离散化了，所有特征都是离散化的。当然，你也可以不设定为1，不必局限于example

[killoceaner]

#这里的逻辑还是没懂，为什么离散型数据全部为1#......已经了解了

[ShampooWoo]

#这里的逻辑还是没懂，为什么离散型数据全部为1#......已经了解了 DFI存的是特征的index，DFV存的是特征的值

[Lirunhua]

因为这里有 numerical feature, 所以对于整个输入的 vector, 不能直接 tf.nn.embedding_lookup 就完事了, 因为对于 numerical feature 没法做到真正的 embedding. 因此, 这里的做法是, 拿到 tf.nn.embedding_lookup 之后, 和输入的 vector 直接相乘一下. 对于 categorical feature, 我们当然是希望保持 embedding 对应索引的那个 vector. 所以就直接置为 1 了, 这个主要是代码的 trick 吧.

[Lirunhua]

If do so,what`s the meaning of categorical data?

please note this line(DeepFM.py, around line 88) self.y_first_order = tf.reduce_sum(tf.multiply(self.y_first_order, feat_value), 2) # None * F

It's not for categorical feature, it's for numercal feature