MKR 项目使用教程

MKR 项目使用教程

MKRA tensorflow implementation of MKR (Multi-task Learning for Knowledge Graph Enhanced Recommendation)项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/mk/MKR

1. 项目的目录结构及介绍

MKR 项目的目录结构如下：

MKR/
├── data/
│   ├── processed/
│   └── raw/
├── models/
├── notebooks/
├── src/
│   ├── data/
│   ├── features/
│   ├── models/
│   └── visualization/
├── .gitignore
├── README.md
├── requirements.txt
├── setup.py
└── main.py

目录介绍

• data/: 存放数据文件，包括原始数据和处理后的数据。
  • processed/: 存放处理后的数据文件。
  • raw/: 存放原始数据文件。
• models/: 存放训练好的模型文件。
• notebooks/: 存放 Jupyter Notebook 文件，用于数据分析和模型实验。
• src/: 存放源代码文件。
  • data/: 数据处理相关代码。
  • features/: 特征工程相关代码。
  • models/: 模型训练和评估相关代码。
  • visualization/: 数据可视化相关代码。
• .gitignore: Git 忽略文件配置。
• README.md: 项目说明文档。
• requirements.txt: 项目依赖包列表。
• setup.py: 项目安装脚本。
• main.py: 项目启动文件。

2. 项目的启动文件介绍

main.py 是项目的启动文件，负责初始化项目并启动主要功能。以下是 main.py 的代码结构和功能介绍：

import argparse
from src.data.make_dataset import make_dataset
from src.models.train_model import train_model
from src.models.predict_model import predict_model

def main(args):
    if args.mode == 'train':
        make_dataset()
        train_model()
    elif args.mode == 'predict':
        predict_model()

if __name__ == '__main__':
    parser = argparse.ArgumentParser(description='MKR Project')
    parser.add_argument('--mode', type=str, default='train', choices=['train', 'predict'], help='运行模式：train 或 predict')
    args = parser.parse_args()
    main(args)

功能介绍

• main(args): 主函数，根据传入的参数决定运行模式（训练或预测）。
• make_dataset(): 数据处理函数，负责加载和预处理数据。
• train_model(): 模型训练函数，负责训练模型。
• predict_model(): 模型预测函数，负责使用训练好的模型进行预测。

3. 项目的配置文件介绍

项目中的配置文件主要包括 requirements.txt 和 setup.py。

requirements.txt

requirements.txt 文件列出了项目所需的所有依赖包及其版本号。使用以下命令安装依赖包：

pip install -r requirements.txt

setup.py

setup.py 文件用于项目的安装和打包。以下是 setup.py 的基本结构：

from setuptools import setup, find_packages

setup(
    name='MKR',
    version='0.1.0',
    description='MKR Project',
    author='hwwang55',
    packages=find_packages(),
    install_requires=[
        'numpy',
        'pandas',
        'scikit-learn',
        'matplotlib',
    ],
    entry_points={
        'console_scripts': [
            'mkr=main:main',
        ],
    },
)

功能介绍

• name: 项目名称。
• version: 项目版本号。
• description: 项目描述。
• author: 项目作者。
• packages: 需要包含的包。
• install_requires: 项目依赖包列表。
• entry_points: 命令行入口点配置。

通过以上配置文件，可以方便地安装和管理项目的依赖包，并通过命令行启动项目。

MKRA tensorflow implementation of MKR (Multi-task Learning for Knowledge Graph Enhanced Recommendation)项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/mk/MKR