文件名称：GRU4REC-pytorch:使用PyTorch的GRU4REC的另一种实现
文件大小：42KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-05-26 12:49:00
Python
GRU4REC-PyTorch GRU4REC模型的PyTorch实现。 原始论文： 对原始论文的扩展： 这个代码是基于由Younghun宋（YHS-968），并实现 此版本支持TOP1，BPR，TOP1-max，BPR-max和交叉熵损失。 要求 PyTorch 0.4.1 的Python 3.5 大熊猫 numpy的1.14.5 用法 数据集 RecSys Challenge 2015数据集可从获取 预处理数据 您需要运行preprocessing.py以获得培训数据和测试数据。 在本文中，仅使用训练集，而忽略测试集。 培训集本身分为培训和测试，其中测试分组是最后一天的课程。 数据格式类似于从RecSys Challenge 2015获得的格式： 档名 训练集应命名为recSys15TrainOnly.txt 测试集应命名为recSys15Valid.txt 内
【文件预览】：
GRU4REC-pytorch-master
----preprocessing.py(4KB)
----LICENSE(11KB)
----README.md(4KB)
----lib()
--------trainer.py(3KB)
--------__init__.py(331B)
--------__pycache__()
--------lossfunction.py(3KB)
--------dataset.py(5KB)
--------optimizer.py(2KB)
--------evaluation.py(1KB)
--------metric.py(2KB)
--------model.py(4KB)
----tools.py(431B)
----main.py(7KB)