RecNN 项目教程

RecNN 项目教程

RecNNReinforced Recommendation toolkit built around pytorch 1.7项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/re/RecNN

1. 项目目录结构及介绍

RecNN/
├── README.md           # 项目简介
├── config/             # 配置文件夹
│   └── default.yaml     # 默认配置文件
├── data/               # 数据集存放位置
│   ├── movielens        # 示例数据子目录
│   └── embeddings       # 观影嵌入数据
├── models/             # 模型代码
│   ├── base.py         # 基础模型
│   ├── recnn.py        # RecNN 模型
└── scripts/            # 脚本文件
    ├── train.py        # 训练脚本
    ├── evaluate.py      # 评估脚本
    └── generate_recommendations.py  # 生成推荐脚本

项目的主要目录结构如上所示：

• config/ 存储项目配置参数，其中 default.yaml 是默认配置。
• data/ 包含数据集和预训练的观影嵌入。
• models/ 包含 RecNN 的核心模型代码。
• scripts/ 提供训练、评估以及生成推荐的命令行工具。

2. 项目的启动文件介绍

2.1 训练脚本 (train.py)

运行 train.py 来训练 RecNN 模型：

python scripts/train.py --config config/custom.yaml

这里的 --config 参数指定了配置文件路径，用于覆盖 default.yaml 中的默认设置。

2.2 评估脚本 (evaluate.py)

使用 evaluate.py 对模型进行评估：

python scripts/evaluate.py --model_path path/to/saved/model.pth --config config/custom.yaml

--model_path 参数指定要评估的已训练模型路径。

2.3 生成推荐脚本 (generate_recommendations.py)

生成用户推荐列表：

python scripts/generate_recommendations.py --model_path path/to/saved/model.pth --num_recommendations N --config config/custom.yaml

--num_recommendations 设置推荐的数量，N 是一个整数。

3. 项目的配置文件介绍

config/default.yaml 文件包含了 RecNN 模型训练和评估的基础配置项，例如：

model:
  hidden_size: 64          # 模型隐藏层大小
  num_layers: 2             # 图卷积网络层数
optimizer:
  name: Adam                # 使用的优化器（如 Adam）
  learning_rate: 0.001      # 初始学习率
training:
  batch_size: 64            # 批次大小
  epochs: 100                # 训练轮数
dataset:
  path: data/movielens/     # 数据集路径

你可以创建自己的配置文件（如 custom.yaml），并覆盖或添加任何必要的设置，然后在运行脚本时通过 --config 参数引用它。

注意：在实际使用中，确保根据你的具体需求调整配置文件中的参数。

RecNNReinforced Recommendation toolkit built around pytorch 1.7项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/re/RecNN