文件名称：daisyRec:pytorch中正在开发的推荐系统。算法
文件大小：6.11MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-04-10 19:31:00
afm slim pytorch collaborative-filtering matrix-factorization
概述 DaisyRec是一个Python工具箱，用于处理评级预测和项目排名问题。 该名DAISY（约:)）代表多d imension F A irly COMPAR我的儿子推荐SY干。 要获取所有依赖关系，请运行： pip install -r requirements.txt 在运行之前，您需要先运行： python setup.py build_ext --inplace 生成用于进一步导入的.so或.pyd文件。 确保可以加速CUDA环境，因为这些深度学习模型可以以此为基础。我们将不断更新此仓库。 DaisyRec主要处理排名问题，并将推荐问题分为点对问题和成对问题，以构造不同的损失函数，如BPR，Top-1，铰链和交叉熵。下面展示了已经实现的所有算法： 使用main.py可以达到通过上述某些算法计算出的KPI结果。例如，您可以实施此程序来实施BPR-MF： python m
【文件预览】：
daisyRec-dev
----daisy()
--------model()
--------utils()
----main.py(12KB)
----tutorial-for-daisy.ipynb(26KB)
----data()
--------ml-100k()
----pics()
--------structure.png(91KB)
--------algos.png(13KB)
--------logo.png(2KB)
--------DiasyRec.png(977KB)
----hpo_tuner.py(16KB)
----LICENSE(11KB)
----ranking_results()
--------Yelp.md(13KB)
--------Amazon-Electronics.md(12KB)
--------LastFM.md(13KB)
--------MoiveLens-1M.md(13KB)
--------Book-Crossing.md(13KB)
--------Epinions.md(13KB)
----Additional Material.pdf(449KB)
----requirements.txt(120B)
----setup.py(3KB)
----.gitignore(1KB)
----log.conf(593B)
----README.md(4KB)