Awesome-RecSystem-Models:使用PyTorchTF2.0的真棒RecSystem模型的实现

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文件名称：Awesome-RecSystem-Models:使用PyTorchTF2.0的真棒RecSystem模型的实现

文件大小：667KB

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更新时间：2024-03-31 10:07:50

系统开源

使用PyTorch / TF2.0实现令人敬畏的RecSystem模型 1.要求 TensorFlow2.0，PyTorch1.2 +，Python3.6，NumPy，sk-learn，Pandas 2.数据集 Criteo 该数据集包含约4500万条记录。 有13个采用整数值的功能（主要是计数功能）和26个分类功能。 这些列之间用制表符进行制表符分隔： ... ... 该数据集可从获得。 将下载的“ train.txt”文件放在“ data / Criteo /”文件夹中。 电影镜头 MovieLens 100K电影分级。 推荐系统的稳定基准数据集。 此数据集包含1700部电影的1000位用户的100,000个评分。 可以在找到详细信息 该数据集已下载，可以从“ data / Movielens1

【文件预览】：
Awesome-RecSystem-Models-master
----.idea()
--------RecommendationSystem.iml(645B)
--------misc.xml(204B)
--------workspace.xml(70KB)
--------modules.xml(292B)
--------vcs.xml(180B)
----util()
--------train_model_util_PyTorch.py(16KB)
--------load_data_util.py(604B)
--------train_model_util_TensorFlow.py(7KB)
----LICENSE(1KB)
----README.md(4KB)
----data()
--------Movielens100K()
--------__init__.py(0B)
--------Criteo()
----Model()
--------xDeepFM_PyTorch.py(16KB)
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--------FM_Multi_PyTorch.py(8KB)
--------FM_PyTorch.py(3KB)