开源项目 `recommender-tutorial` 使用教程

开源项目 recommender-tutorial 使用教程

recommender-tutorial An introduction to recommendation systems in Python 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/re/recommender-tutorial

1. 项目的目录结构及介绍

recommender-tutorial/
├── data/
│   ├── movies.csv
│   ├── ratings.csv
│   └── README.md
├── notebooks/
│   ├── 01_Data_Exploration.ipynb
│   ├── 02_Model_Training.ipynb
│   └── 03_Model_Evaluation.ipynb
├── src/
│   ├── __init__.py
│   ├── data_loader.py
│   ├── model.py
│   └── utils.py
├── config/
│   ├── config.yaml
│   └── README.md
├── README.md
├── requirements.txt
└── setup.py

• data/: 存放项目所需的数据文件，包括 movies.csv 和 ratings.csv。
• notebooks/: 存放 Jupyter Notebook 文件，用于数据探索、模型训练和模型评估。
• src/: 存放项目的源代码，包括数据加载、模型定义和工具函数。
• config/: 存放项目的配置文件 config.yaml。
• README.md: 项目的介绍文档。
• requirements.txt: 列出项目所需的 Python 依赖包。
• setup.py: 用于安装项目的 Python 脚本。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动文件主要位于 notebooks/ 目录下，包括以下几个 Jupyter Notebook 文件：

• 01_Data_Exploration.ipynb: 用于数据探索和初步分析。
• 02_Model_Training.ipynb: 用于模型的训练和参数调优。
• 03_Model_Evaluation.ipynb: 用于模型的评估和结果分析。

这些 Notebook 文件是项目的核心启动文件，用户可以通过运行这些文件来逐步完成推荐系统的构建和评估。

3. 项目的配置文件介绍

项目的配置文件位于 config/ 目录下，名为 config.yaml。该文件包含了项目运行所需的各种配置参数，例如数据路径、模型参数、训练参数等。用户可以根据自己的需求修改这些配置参数，以适应不同的环境和任务。

配置文件的结构如下：

data:
  movies_path: "data/movies.csv"
  ratings_path: "data/ratings.csv"

model:
  embedding_dim: 50
  num_epochs: 10

training:
  batch_size: 64
  learning_rate: 0.001

• data: 配置数据文件的路径。
• model: 配置模型的参数，如嵌入维度、训练轮数等。
• training: 配置训练过程的参数，如批量大小、学习率等。

用户可以通过修改 config.yaml 文件来调整项目的运行配置。

recommender-tutorial An introduction to recommendation systems in Python 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/re/recommender-tutorial