【文件属性】:
文件名称:neuro_collaborative_filtering:神经协同过滤
文件大小:23.8MB
文件格式:ZIP
更新时间:2021-02-05 09:52:29
deep-learning collaborative-filtering recommender-system DeeplearningPython
神经协同过滤
这是本文的实现:
何湘南,廖丽子,张汉旺,聂丽强,胡霞,蔡达生(2017)。 2017年4月3日至7日在澳大利亚珀斯的WWW '17会议录中。
三种协作过滤模型:广义矩阵分解(GMF),多层感知器(MLP)和神经矩阵分解(NeuMF)。 为了将模型用于隐式反馈和排名任务,我们使用对数损失和负采样对它们进行优化。
如果您使用我们的代码,请引用我们的WWW'17论文。 谢谢!
作者:何湘南博士( )
环境设定
我们使用Keras和Theano作为后端。
Keras版本:“ 1.0.7”
Theano版本:“ 0.8.0”
运行代码的示例。
在代码中已经清楚地说明了命
【文件预览】:
neural_collaborative_filtering-master
----NeuMF.py(11KB)
----MLP.py(8KB)
----Dockerfile(552B)
----Pretrain()
--------ml-1m_MLP_[64,32,16,8]_1501652038.h5(1.22MB)
--------ml-1m_GMF_8_1501651698.h5(317KB)
----Dataset.py(3KB)
----LICENSE(11KB)
----evaluate.py(2KB)
----GMF.py(7KB)
----README.md(5KB)
----Data()
--------pinterest-20.test.rating(788KB)
--------pinterest-20.train.rating(20.16MB)
--------pinterest-20.test.negative(26.14MB)
--------ml-1m.test.negative(2.76MB)
--------ml-1m.test.rating(125KB)
--------ml-1m.train.rating(20.01MB)