序列推荐数据集：构建智能推荐系统的终极解决方案
项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/se/Sequential-Recommendation-Datasets 在人工智能快速发展的今天，序列推荐系统已成为各大电商平台和内容平台提升用户体验的关键技术。Sequential Recommendation Datasets项目为研究人员和开发者提供了一个完整的数据集解决方案，包含20多个真实世界的用户行为数据集，支持灵活的数据预处理和高效的批量加载，让您能够专注于算法创新而非数据准备。
为什么选择这个序列推荐数据集工具？
一站式数据管理：该项目集成了数据下载、预处理和加载的全流程功能，支持Amazon、Yelp、MovieLens等知名平台的用户行为数据。无论是短期推荐任务还是长短期结合的复杂推荐场景，都能找到合适的数据集配置。
高度可配置的处理流程：您可以根据具体需求定制数据预处理参数，包括输入序列长度、目标序列长度、会话间隔时间等关键参数。支持基于用户或时间的两种分割方法，适应不同的推荐策略需求。
核心功能详解
多样化数据集支持
该项目覆盖了电商、音乐、影视、社交等多个领域的用户行为数据：
- Amazon系列：包含图书、电子产品、电影、CD、服装等20个子类别的购买数据
- 影视音乐平台：MovieLens电影评分、Last.fm音乐收听记录
- 社交应用：Foursquare、Gowalla的兴趣点签到数据
- 电商平台：淘宝、天猫的购物行为数据
每个数据集都经过精心整理，保留了原始的用户交互序列，为序列推荐算法的研究提供了丰富的实验材料。
智能数据处理配置
项目提供了强大的命令行工具，让您能够轻松配置数据处理流程：
分割选项配置：
- 用户基础分割：在每个用户行为序列上按比例划分验证集和测试集
- 时间基础分割：基于用户行为的日期进行数据集划分
任务相关配置：
- 短期推荐任务：使用前N个物品预测后M个目标物品
- 长短期推荐任务：结合历史会话和当前会话进行目标预测
快速上手指南
安装步骤
使用pip命令即可快速安装：
pip install -U srdatasets --user
如需最新版本，可以通过Git直接安装：
pip install git+https://gitcode.com/gh_mirrors/se/Sequential-Recommendation-Datasets.git --user
数据下载与处理
下载指定数据集：
srdatasets download --dataset=amazon-books
处理数据集并生成训练测试集：
srdatasets process --dataset=amazon-books --task=short --input-len=5 --target-len=1
数据加载器使用
项目提供了两种数据加载器实现：
标准DataLoader：
from srdatasets.dataloader import DataLoader
trainloader = DataLoader("amazon-books", "config_id", batch_size=32, train=True)
PyTorch优化版本：
from srdatasets.dataloader_pytorch import DataLoader
trainloader = DataLoader("amazon-books", "config_id", batch_size=32, train=True, num_workers=8)
实际应用场景
电商产品推荐
利用Amazon系列数据集，构建基于用户历史购买序列的商品推荐模型，提升转化率和用户满意度。
音乐内容推荐
基于Last.fm数据集，分析用户收听习惯，为音乐平台提供个性化的歌曲推荐服务。
兴趣点推荐
使用Foursquare和Gowalla的签到数据，为社交应用用户推荐可能感兴趣的场所。
影视内容推荐
借助MovieLens评分数据，开发能够理解用户观影偏好的智能推荐系统。
技术优势总结
性能优化：集成了PyTorch的DataLoader，支持多进程数据加载，大幅提升训练效率。
灵活性：支持负采样、时间戳包含等高级功能，满足不同模型架构的需求。
易用性：简单的命令行接口和清晰的Python API，降低使用门槛。
使用注意事项
- 项目本身不托管或分发任何数据集，用户需自行确认数据集的许可协议
- 部分数据集可能需要手动下载，工具会提供详细的指引信息
- 建议根据具体任务需求调整数据处理参数，以获得最佳效果
Sequential Recommendation Datasets项目为序列推荐领域的研究和实践提供了强有力的数据支持，无论是学术研究还是工业应用，都是一个值得信赖的选择。立即开始使用，探索序列推荐的无限可能！
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
