AutoDebias 开源项目使用教程

AutoDebias 开源项目使用教程

AutoDebias This is the official pytorch implementation of AutoDebias, an automatic debiasing method for recommendation. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/au/AutoDebias

1. 项目介绍

AutoDebias 是一种基于元学习的自动去偏推荐系统方法。它通过利用少量的统一数据学习去偏参数，并使用这些参数来指导推荐模型的学习。AutoDebias 由 Jiawei Chen、Hande Dong 等人提出，并在 SIGIR 2021 论文《AutoDebias: Learning to Debias for Recommendation》中发表。

2. 项目快速启动

在开始之前，请确保您的环境中已安装以下依赖：

• Python 3.8.5
• PyTorch 1.4.0
• Numpy 1.19.1
• Scipy 1.5.2
• Pandas 1.1.3
• Cppimport 20.8.4.2

以下是如何运行 AutoDebias 的基本步骤：

显式反馈数据集

对于 Yahoo!R3 数据集：

python train_explicit.py --dataset yahooR3

对于 Coat 数据集：

python train_explicit.py --dataset coat

隐式反馈数据集

对于 Yahoo!R3 数据集：

python train_implicit.py --dataset yahooR3

对于 Coat 数据集：

python train_implicit.py --dataset coat

列表推荐反馈数据集

对于 Simulation 数据集：

python train_list.py --dataset simulation

3. 应用案例和最佳实践

• 案例研究：可以查看项目提供的案例研究，了解 AutoDebias 在实际推荐系统中的应用效果。
• 最佳实践：遵循项目文档中的最佳实践，以优化您的推荐系统并减少潜在的偏见。

4. 典型生态项目

AutoDebias 作为推荐系统的一部分，可以与以下生态项目结合使用：

• 推荐系统框架：如 TensorFlow Recommenders、Surprise 等。
• 数据预处理工具：如 Pandas、NumPy 等。
• 模型评估工具：如 scikit-learn.metrics 等。

通过整合这些项目，可以构建一个更完善、更高效的推荐系统工作流。

AutoDebias This is the official pytorch implementation of AutoDebias, an automatic debiasing method for recommendation. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/au/AutoDebias