基于生成学习的推荐系统算法框架
GenRS的Python项目详细描述
发电机
基于生成学习的推荐系统算法框架
软件要求：
- Python 3.6或更高版本
- Tensorflow 1.15 GPU
- 纽比1.17
- 细皮1.3
- 熊猫0.25
- 瓶颈1.3
可用算法列表：
待办事项：
- 检查要从here使用哪个数据集
- 下载并提取首选
设置框架配置
- 在
下载cfg.JSON文件来自https://github.com/cedo1995/GenRS/tree/master/Cfg的文件
在 - 在
检查path是否包含指向所选数据集文件的路径
在 - 在
检查所选数据集中使用的分隔符（sep），并在必要时更新它
在 - 在
选中algos您希望按照预定义的字符串列表lowercase格式进行计算
在 - 在
定义要用作validation和test set到heldout_us_val和heldou us_testparam的users
在 - 在
检查metrics计算依据：[”精度@k", "召回k@", "ndcg@k", "ap@k公司“，”auc“]
在
设置算法配置
- 下载{alg}_cfg.JSON文件其中{alg}对应于中algos参数中先前设置的算法的名称cfg.JSON文件文件
通过以下方式导入RecSys模块：
从发电机主回路系统导入RecSys
定义路径cfg.JSON文件文件和{alg}_cfg.JSON文件文件
执行
RecSys（路径\u frm_cfg，list \u algs \u cfg \u path）
结果将进入控制台.log.txt文件
- 项目
标签：
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