xuetf

> 目前还不支持在mac上通过pip安装， 不过你可以试着在mac上从源码编译 您好，上述错误就是我根据源码安装时候报的。已经安装到python环境中了，但是import的时候报了上述错误。libeuler_service.o文件似乎没有生成成功。 MacOS Sierra 10.12.6 请问有什么解决方法吗？

> 不好意思， 我邮件回复的图片好像看不到了， euler_ops目录应该是这样： > > chengenbao :: CodeReading/euler/build ‹master*› % ls ../tf_euler/python/euler_ops > **init**.py base_test.py feature_ops_test.py libtf_euler.dylib neighbor_ops_test.py sample_ops_test.py type_ops.py util_ops.py walk_ops.py > base.py feature_ops.py libclient.dylib neighbor_ops.py sample_ops.py testdata...

> 大佬，我看你用了LGBMRanker，objective又是binary，是为了加group吗？ > > 这样可以把不同数量的用户，分到不同的组？ > > ``` > lgb_ranker = lgb.LGBMRanker( > boosting_type='gbdt', num_leaves=31, reg_alpha=0.0, reg_lambda=1, > max_depth=-1, n_estimators=300, objective='binary', > subsample=0.7, colsample_bytree=0.7, subsample_freq=1, > learning_rate=0.01, min_child_weight=50, random_state=2018, >...

> 2分类的lambdarank？是因为评价指标是NDCG，所以用lambdarank吗？ 您好。lambdarank也仅是作为一种尝试。在这个场景下，和直接binary的objective差异确实不是很大，有略微优势。可以尝试看下另一个赛道KDD CUP 2020 multimodal recall([一种方案](https://github.com/miziha-zp/KDD2020_mutilmodalities))。那个场景下用lambdarank可能更适合一些。

> hi,dear > well done > will try to reproduce the rp > btw,any metrics for the Recall term > > thx Hi, The tianchi forum provides the official evaluation...

> > hi,dear > > well done > > will try to reproduce the rp > > btw,any metrics for the Recall term > > thx > > Hi, >...

> 大佬，这个是在线的还是离线的啊？ > 怎么部署啊？ 您好，可以参考README文件。有详细说明环境和运行方式。

> 大佬请教下session-id是啥意思啊？训练的模型里面的 >  session_id只是个模型保存名称的前缀，在sr_gnn_main.py中指定。

> 哈喽，大佬，sr-gnn的召回结果怎么评价啊？ > 按照readme的介绍 > `You can reproduce these results by checkout the 'offline' branch by git checkout offline and run python3 code/sr_gnn_main.py and python3 code/recall_main.py in sequence.` > 我先执行的sr_gnn_main.py,后执行的recall_main.py...

> > 哈喽，大佬，sr-gnn的召回结果怎么评价啊？ > > 按照readme的介绍 > > `You can reproduce these results by checkout the 'offline' branch by git checkout offline and run python3 code/sr_gnn_main.py and python3 code/recall_main.py in...