文件名称：DREAM:基于rnn的建议模型
文件大小：15KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-06-06 15:54:45
pytorch rnn recommender-system market-basket-analysis Python
梦 该存储库包含我对下一个购物篮预测的DREAM实现。 此外，我将DREAM框架扩展为对预测方案进行重新排序。 它帮助我在Kaggle Instacart重新排序预测比赛中获得了39/2669的席位。 对于任何有兴趣的人，请查看以获取有关Instacart竞赛的详细信息。 模型 DREAM使用RNN捕获用户购物行为的顺序信息。 它通过计算用户动态表示和项目嵌入之间的内积来提取用户的动态表示并为用户-项目对评分。 请参阅以下论文： 于峰，等。 “用于下一篮子推荐的动态循环模型。” 第39届国际ACM SIGIR信息检索研究与开发会议论文集。 ACM，2016年。 有关DREAM的详细信息。 数据集 它可以在上运行，并且可以通过轻松修改输入而用于其他电子商务数据集。 档案文件 dream.py DREAM的定义 train.py bpr损失函数的实现 重新排序bpr损失函数的实现 梦
【文件预览】：
DREAM-master
----README.md(2KB)
----LICENSE(1KB)
----src()
--------eval.py(5KB)
--------config.py(1KB)
--------train.py(12KB)
--------dream.py(4KB)
--------constants.py(988B)
--------utils.py(5KB)
--------__init__.py(0B)
--------data.py(8KB)
--------Make Recommendation Using DREAM.ipynb(10KB)