推荐系统课程项目使用说明
项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/re/RecSys_Course_AT_PoliMi 1. 项目目录结构及介绍
本项目是波利米技术大学推荐系统课程的官方仓库，包含了用于教学和研究目的的多种推荐算法的实现。以下是项目的主要目录结构及其介绍：
Basics-1-Introduction-to-Python-Programming.ipynb：Python编程基础入门的Jupyter Notebook。Basics-2-Numpy.ipynb：介绍Numpy库使用的Jupyter Notebook。Basics-3-Scipy.ipynb：介绍Scipy库使用的Jupyter Notebook。Data_manager：数据管理模块，用于处理和加载数据集。Evaluation：评估模块，包含了不同的评估指标实现。HyperparameterTuning：超参数调整模块，用于优化算法的超参数设置。Notebooks_utils：Jupyter Notebook实用工具模块。Recommenders：推荐算法模块，包含了多种推荐算法的实现。Utils：通用工具模块，提供了一些辅助函数和类。images：存储项目相关的图像文件。slides：存储项目相关的幻灯片文件。cython_example_FunkSVD.py、cython_example_SLIM_MSE.py：Cython实现的算法示例。requirements.txt：项目依赖的Python包列表。run_all_algorithms.py：运行所有算法的脚本。run_compile_all_cython.py：编译所有Cython代码的脚本。run_hyperparameter_search.py：运行超参数搜索的脚本。run_test_recommenders.py：测试推荐算法的脚本。
2. 项目的启动文件介绍
run_all_algorithms.py 是项目的启动文件之一，它用于依次运行仓库中所有可用的推荐算法，并将结果保存到 result_all_algorithms.txt 文件中。
python run_all_algorithms.py
运行此脚本前，确保已经安装了所有依赖的Python包。
run_test_recommenders.py 是另一个启动文件，用于测试推荐算法的性能。
python run_test_recommenders.py
3. 项目的配置文件介绍
requirements.txt 是项目的配置文件，列出了本项目所需的所有Python包。在使用本项目之前，需要安装这些依赖项。可以使用以下命令安装：
pip install -r requirements.txt
此外，项目中的算法可能需要特定的配置文件来设置超参数，这些配置文件通常为 .txt 或 .json 格式，并位于对应的算法目录下。在使用算法前，根据具体需求编辑这些配置文件以调整算法参数。
以上就是本项目的基本使用说明。在实际使用过程中，请根据具体的教程和文档进行操作。
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
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