ICLRec 项目使用教程

ICLRec 项目使用教程

ICLRec 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ic/ICLRec

项目介绍

ICLRec（Intent Contrastive Learning for Sequential Recommendation）是一个用于序列推荐的意图对比学习模型。该项目基于Salesforce的研究成果，旨在通过对比学习方法提升序列推荐系统的性能。ICLRec模型通过捕捉用户潜在的意图，从而更好地预测用户的下一步行为。

项目快速启动

环境准备

在开始之前，请确保您的环境满足以下要求：

• Python >= 3.7
• PyTorch >= 1.2.0
• tqdm == 4.26.0
• faiss-gpu==1.7.1

安装依赖

首先，克隆项目仓库并安装所需的依赖包：

git clone https://github.com/salesforce/ICLRec.git
cd ICLRec
pip install -r requirements.txt

数据准备

ICLRec项目提供了四个预处理的数据集，位于data文件夹中。您可以直接使用这些数据集进行训练和评估。

训练模型

要训练ICLRec模型，请切换到src文件夹并运行以下命令：

cd src
bash scripts/run_<data_name>.sh

其中，<data_name>是您选择的数据集名称（例如Beauty、Sports_and_Games等）。

评估模型

训练完成后，您可以通过以下命令在测试集上评估模型的性能：

python main.py --data_name <Data_name> --model_idx 1 --do_eval

应用案例和最佳实践

应用案例

ICLRec模型可以广泛应用于电子商务、社交媒体、视频推荐等场景。例如，在电子商务平台中，ICLRec可以帮助用户更准确地找到他们感兴趣的商品，从而提高用户满意度和购买转化率。

最佳实践

1. 数据预处理：确保输入数据的质量和格式符合模型的要求。
2. 超参数调优：通过调整模型的超参数（如学习率、批量大小等）来优化模型性能。
3. 模型评估：使用多种评估指标（如HIT@5、NDCG@10等）来全面评估模型的性能。

典型生态项目

ICLRec项目可以与其他推荐系统项目结合使用，以进一步提升推荐效果。以下是一些典型的生态项目：

1. S3-Rec：一个基于Transformer的序列推荐模型，可以与ICLRec结合使用，提供更强大的推荐能力。
2. LightFM：一个混合推荐模型，结合了内容信息和协同过滤，可以与ICLRec结合使用，提供更全面的推荐解决方案。
3. Spotlight：一个基于PyTorch的推荐系统库，提供了丰富的推荐算法和工具，可以与ICLRec结合使用，加速推荐系统的开发和部署。

通过结合这些生态项目，您可以构建一个更加强大和灵活的推荐系统。

ICLRec 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ic/ICLRec