KGPolicy 开源项目教程

KGPolicy 开源项目教程

kgpolicy项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/kg/kgpolicy

项目介绍

KGPolicy（知识图谱策略网络）是一种新的负采样框架，专门为知识感知的个性化推荐设计。它利用知识图谱中的丰富连接，能够发现高质量（即信息丰富和事实性）的项目作为负训练实例，从而提供更好的推荐。KGPolicy通过强化学习智能体在知识图谱中探索高质量的负样本，以改进推荐系统的训练。模型通过两跳路径捕获知识感知的负例，利用邻居注意力模块自适应地选择负例，并通过邻居修剪模块减少计算过载。实验证明，KGPolicy在负样本质量和知识条目使用上优于其他方法。

项目快速启动

环境准备

首先，确保你已经安装了 conda，然后按照以下步骤设置环境：

# 创建一个新的目录
mkdir KG-Policy
cd KG-Policy

# 获取数据集和预训练模型
wget https://github.com/xiangwang1223/kgpolicy/releases/download/v1.0/Data.zip
unzip Data.zip

# 获取源代码
git clone https://github.com/xiangwang1223/kgpolicy.git

# 创建一个新的conda环境
conda create -n kgpolicy python=3.6
conda activate kgpolicy

# 安装所有依赖项
cd kgpolicy
pip install -r requirements.txt

运行示例

在设置好环境后，你可以运行一个简单的示例来验证安装：

# 进入项目目录
cd kgpolicy

# 运行示例脚本
python run.py

应用案例和最佳实践

应用案例

KGPolicy在多个数据集上进行了测试，包括 last-fm 和 yelp2018。以下是一些实验结果的示例：

• last-fm 数据集

  • Recall@20: 0.0957
  • NDCG@20: 0.0837

• yelp2018 数据集

  • Recall@20: 0.0746
  • NDCG@20: 0.0489

最佳实践

1. 数据预处理：确保数据集格式正确，并且包含所有必要的字段。
2. 参数调优：根据具体需求调整模型参数，以获得最佳性能。
3. 模型评估：使用标准的评估指标（如 Recall@K 和 NDCG@K）来评估模型性能。

典型生态项目

KGPolicy 可以与其他推荐系统项目结合使用，例如：

1. KGAT：知识图谱注意力网络，可以与 KGPolicy 结合，提供更丰富的推荐功能。
2. GraphNeuralNetworks：图神经网络，用于处理和分析结构化数据，可以增强 KGPolicy 的图学习能力。
3. ReinforcementLearning：强化学习库，用于训练和优化 KGPolicy 中的强化学习智能体。

通过结合这些生态项目，可以进一步提高推荐系统的性能和适应性。

kgpolicy项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/kg/kgpolicy