文件名称：caser:卷积序列嵌入推荐模型（Caser）的Matlab实现
文件大小：4.58MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-05-21 03:06:03
MATLAB
卡塞尔 从纸上实现了卷积序列嵌入推荐模型（Caser）的Matlab实现： 通过卷积序列嵌入的个性化Top-N顺序推荐，唐佳西和王珂，WSDM '18 注：我强烈建议使用PyTorch版本，因为它具有更好的可读性和可重复性。 要求 Matlab R2015 + 用法 安装MatConvNet（）。 更改以使路径指向您的MatConvNet路径。 打开Matlab并运行main_caser.m 构型 数据 数据集组织在2个单独的文件中： train.txt和test.txt 与其他推荐数据格式相同，每个文件都包含三重集合： 用户，项目，等级 唯一的区别是三胞胎是按时间顺序组织的。 由于问题是顺序推荐，因此评级无关紧要，因此我将其转换为1。 模型Args（在main_caser.m中） L ：序列长度 T ：目标数量 rate_once ：每个项目是否只会被每个用户评分一次 e
【文件预览】：
caser-master
----.gitignore(28B)
----evaluation()
--------evaluate.m(1KB)
----data()
--------ml1m()
--------load_data.m(3KB)
----model()
--------Caser.m(16KB)
----main_caser.m(2KB)
----LICENSE(7KB)
----optim()
--------adam_update.m(2KB)
----utils()
--------struct2str.m(699B)
--------neg_sample.m(467B)
----README.md(2KB)
----caser_train.m(5KB)