HGRU4Rec 开源项目教程

HGRU4Rec 开源项目教程

hgru4recCode for our ACM RecSys 2017 paper "Personalizing Session-based Recommendation with Hierarchical Recurrent Neural Networks"项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/hg/hgru4rec

1、项目介绍

HGRU4Rec 是一个基于层次循环神经网络（Hierarchical Recurrent Neural Networks）的个性化会话推荐系统。该项目是为了 ACM RecSys 2017 会议论文 "Personalizing Session-based Recommendation with Hierarchical Recurrent Neural Networks" 而开发的。论文链接：https://arxiv.org/abs/1706.04148。

该项目基于 GRU4Rec（https://github.com/hidasib/GRU4Rec）开发，使用 Python 3.4 和 Theano 0.8 编写。

2、项目快速启动

环境准备

• Python 3.4
• Theano 0.8

克隆项目

git clone https://github.com/mquad/hgru4rec.git
cd hgru4rec

安装依赖

pip install -r requirements.txt

运行示例

python train_hgru4rec.py

3、应用案例和最佳实践

应用案例

HGRU4Rec 主要用于会话推荐系统，例如电子商务网站的商品推荐。通过分析用户在会话中的行为，系统可以预测用户下一步可能感兴趣的商品。

最佳实践

• 数据预处理：确保输入数据格式正确，进行必要的特征工程。
• 模型调优：通过调整超参数（如学习率、隐藏层大小等）来优化模型性能。
• 评估指标：使用准确率、召回率等指标来评估模型效果。

4、典型生态项目

GRU4Rec

HGRU4Rec 基于 GRU4Rec 开发，GRU4Rec 是一个基于循环神经网络的推荐系统，适用于会话推荐场景。项目链接：https://github.com/hidasib/GRU4Rec。

TensorFlow 实现

还有一个基于 TensorFlow 的 HGRU4Rec 实现，适用于 TensorFlow 环境。项目链接：https://github.com/Songweiping/GRU4Rec_TensorFlow。

通过这些生态项目，可以更好地理解和扩展 HGRU4Rec 的功能。

hgru4recCode for our ACM RecSys 2017 paper "Personalizing Session-based Recommendation with Hierarchical Recurrent Neural Networks"项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/hg/hgru4rec