文件名称：KG_Based_Recommendation_with_GNNs:基于知识图谱和GNN的食物推荐
文件大小：3.77MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-05-03 11:22:25
JupyterNotebook
我阅读了一些基于知识图谱做推荐的论文，并使用Tensorflow 2.1.0复现/改写了论文代码。 希望能用这些模型为用户推荐具有目标增益且符合喜好的健康食物。这里的目标增益指的是用户个人目标，比如减肥、帮助排便、改善睡眠等。此场景会大量用到营养学的专业知识，所以引入营养学垂直领域的知识图谱作为推荐的side info。 本项目仅仅是我的探索历程，都是不涉商秘的demo，实际业务有相关应用的都没有上传，仅作为技术选型的记录。
【文件预览】：
KG_Based_Recommendation_with_GNNs-master
----技术博客收藏夹：GNN.md(3KB)
----model()
--------GNN_model.ckpt.data-00000-of-00001(4.81MB)
--------GNN_model.ckpt.index(3KB)
--------.DS_Store(6KB)
--------GNN_model.ckpt.meta(365KB)
--------checkpoint(167B)
----KGCN()
--------.DS_Store(6KB)
--------layer.py(5KB)
--------main.py(978B)
--------tool.py(1KB)
--------model.py(3KB)
--------train.py(3KB)
----.DS_Store(16KB)
----GATNE_tf2()
--------utils.py(8KB)
--------walk.py(2KB)
--------GATNE_jupyter.ipynb(38KB)
--------train_try.py(7KB)
--------model.py(6KB)
----MKR_tensorflow2()
--------layers.py(3KB)
--------data_loader.py(2KB)
--------preprocess.py(5KB)
--------main.py(3KB)
--------model.py(6KB)
--------train.py(5KB)
----SR-GNN()
--------utils.py(5KB)
--------main.py(4KB)
--------model.py(7KB)
----README.md(584B)
----GCN_tf2.ipynb(117KB)