基于元路径和注意力机制的Transformer LSTM用户电影推荐项目

在本项目中，我们将使用元路径和注意力机制，结合Transformer和LSTM模型，为用户提供个性化的电影推荐。我们将介绍项目的实施步骤，并提供相应的源代码。

步骤1：数据准备
首先，我们需要准备包含用户和电影信息的数据集。数据集应包括用户ID、电影ID和评分等字段。可以使用公开的电影评分数据集，如MovieLens数据集。在本项目中，我们使用名为ratings.csv的数据集作为示例。

步骤2：数据预处理
在这一步骤中，我们将对数据进行预处理，以便在模型中使用。我们将使用Pandas库加载数据集，并根据需要对数据进行清洗和转换。以下是一个简单的示例：

import pandas as pd

# 加载数据集
data = pd.read_csv('ratings.csv')

# 数据清洗和转换
# ...