MatePath2Vec Attention机制的用户电影推荐项目

最新推荐文章于 2025-11-24 09:56:31 发布
最新推荐文章于 2025-11-24 09:56:31 发布
阅读量136 收藏
点赞数
CC 4.0 BY-SA版权
文章标签： neo4j 机器学习-深度学习
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/loop_syntax648/article/details/133017482
本文介绍了如何使用MatePath2Vec和Attention机制建立用户电影推荐系统。项目基于用户-电影关系图，利用图神经网络学习用户和电影的嵌入表示，结合Attention机制实现个性化推荐。数据集包含用户ID、电影ID和评分信息，通过预处理构建模型，训练并生成推荐结果。该项目展示了MatePath2Vec和Attention在推荐系统中的应用，为后续开发提供了基础框架。

====================================================

介绍

在本项目中，我们将使用MatePath2Vec和Attention机制来构建一个用户电影推荐系统。MatePath2Vec是一种基于图神经网络的推荐算法，它可以利用用户-电影关系图来学习用户和电影的嵌入表示。而Attention机制可以帮助系统更好地理解用户对电影的偏好，并提供个性化的推荐结果。

数据集

在这个项目中，我们使用的数据集包含了用户和电影之间的交互数据。数据集中包括用户ID、电影ID以及用户对电影的评分等信息。我们将根据这些数据构建用户-电影关系图，并使用该图来训练MatePath2Vec模型。

项目代码

首先，我们需要导入所需的库：

import numpy as np
import pandas as pd
import networkx as nx
from gensim<
了解本专栏 订阅专栏 解锁全文
matepath2vec attention机制的 用户电影推荐项目 有数据 代码
06-13 507
基于matepath2vec元路径和attention机制transformer lstm 的用户电影推荐项目 有数据 代码
基于matepath2vec元路径和attention机制transformer lstm 的用户电影推荐项目 有数据 代码
06-13 581
基于元路径和attention机制transformer lstm 的用户电影推荐项目 有数据 代码 matepath2vec matepath2vec
基于matepath2vec元路径和attention机制transformer lstm 的用户电影推荐
06-13
基于matepath2vec元路径和attention机制transformer lstm 的用户电影推荐 matepath2vec 用户电影推荐 attention机制 transformer lstm
Transformer通俗笔记：从Word2Vec、Seq2Seq逐步理解到GPT、BERT
结构之法 算法之道
10-23 13万+
我在写上一篇博客《》时，有读者在文章下面评论道：“july大神，请问BERT的通俗理解还做吗？”，我当时给他发了张俊林老师的BERT文章，所以没太在意。直到今天早上，刷到优快云上一篇讲BERT的文章，号称一文读懂，我读下来之后，假定我是初学者，读不懂。（这是），再比如国内张俊林老师的这篇《》，然后你会发现几乎网上关于Transformer/BERT的文章无外乎是以下这几种情况。
如何通俗理解Word2Vec (23年修订版)
热门推荐
结构之法 算法之道
10-23 14万+
在继续聊 Word2vec 之前，先聊聊 NLP (自然语言处理)。NLP 里面，最细粒度的是词语，词语组成句子，句子再组成段落、篇章、文档。所以处理 NLP 的问题，首先就要拿词语开刀。咱们居住在各个国家的人们通过各自的语言进行交流，但机器无法直接理解人类的语言，所以需要先把人类的语言“计算机化”，那如何变成计算机可以理解的语言呢？我们可以从另外一个角度上考虑。举个例子，对于计算机，它是如何判断一个词的词性，是动词还是名词的呢？
Text2vec -文本转向量
AI工程化、开源分享、文档翻译、代码笔记
09-17 3792
一、关于 Text2vec 1、Text2vec 是什么 2、Features 3、Demo 4、News 5、Evaluation 英文匹配数据集的评测结果： 中文匹配数据集的评测结果： 6、Release Models 二、Install 三、使用 1、文本向量表征 1.2 Usage (HuggingFace Transformers) 1.3 Usage (sentence-transformers) 1.4 `Word2Vec`词向量 2、命令行模式（CLI） 四、下游任务 1、句子相似度计算 2
关于matepath2vec代码
qq_35674954的博客
03-15 2598
关于matepath2vec代码 实际上在论文里面作者已经贴出了代码地址：https://ericdongyx.github.io/metapath2vec/m2v.html 论文：metapath2vec: Scalable Representation Learning for Heterogeneous Networks 论文地址：https://www.kdd.org/kdd2017/pa...
深度学习 - 38.Gensim Word2Vec 实践
BITDDD小栈
03-30 5206
Python Gensim 库之word2vec 理论与实战。
【Elasticsearch】基于 Word2Vec 实现文章抄袭检测
在技术的广袤天地里，本博客如精准罗盘。剖析前沿科技，深掘代码奥秘，以精炼笔触，带您穿越复杂技术迷宫，速达知识彼岸。
11-26 4242
Word2Vec是一种高效的词向量生成模型，它的主要功能是将文本中的单词映射到低维向量空间。在这个向量空间中，语义相近的单词对应的向量距离较近。例如，“猫”和“狗”这两个语义相关的词，它们在Word2Vec生成的向量空间中的向量距离会比“猫”和“桌子”更近。这样的向量表示能够很好地捕捉单词的语义特征，为后续的文本语义分析提供基础。在本案例中，我们假设已经训练好Word2Vec模型（如需关心如何训练Word2Vec模型的朋友，请查阅博文：“
融合Matepath2vec和Transformer LSTM的电影推荐系统
资源摘要信息:"基于MatePath2Vec元路径和Attention机制Transformer LSTM的用户电影推荐系统" 推荐系统作为大数据时代的一个重要应用，广泛应用于电子商务、社交媒体、在线娱乐等领域，其中个性化推荐是提升用户体验...
word2vec/fastText+BiLSTM、TextCNN、CNN+BiLSTM、BiLSTM+Attention情感分类
12-11
主要功能：数据清洗、文本特征提取(word2vec / fastText)、建立模型（BiLSTM、TextCNN、CNN+BiLSTM、BiLSTM+Attention） 注：资源内包含所有第三方模块的对应版本 博客链接：...
Neo4j图数据库安装
weixin_41072743的博客
11-22 145
neo4j 库：https://neo4j.com/deployment-center/主要是用到java，我自己装的是5.26.16，需要java 25。neo4j 库：直接找到社区版下载社区版本。然后命令行输入下面命令启动。
langchain如何判断neo4j知识图谱是否能回答问题
liliang199的专栏
11-20 1014
由于neo4j图谱局限性，图谱不能回答所有问题，如电影图谱，可能回答不了天气、经济类问题。另外图谱自身并不能判断否则回答问题，这里尝试基于langchain判断图谱能否回答问题。实验所用代码参考和修改自网络资料。
mac系统安装neo4j图数据库
qq_56757193的博客
11-21 361
进入 neo4j-community-5.25.1文件夹中的bin文件夹中，为neo4j 和 neo4j-admin 赋予权限。第一步：解压 neo4j-community-5.25.1-unix.tar.gz。解压成功后，就会出现 neo4j-community-5.25.1 文件夹。下载好 jdk-17-macos-x64-bin.dmg。社区版只能创建一个数据库，默认数据库名称为 neo4j。使用cypher 语句创建一个节点。crtl + O 写入。crtl + X 退出。
LiteLLM 简介&实战
dark
11-20 760
在本地部署大模型或构建 RAG 系统时，你可能遇到这些痛点：• 某些工具 只支持 OpenAI API（如、部分 Spring AI 配置、某些前端库等）• 但你想用 Ollama 或本地模型• 不同 LLM API 格式各不相同，调用麻烦• 想做 统一 API、日志、限流、负载均衡、代理管理这就是 LiteLLM 存在的意义。笔者就是在做的过程中，遇到了不支持的问题,所以才转向LiteLLM需求帮助.
DAY 39 图像数据与显存
最新发布
Petrichor_H_的博客
11-24 186
在这里，我对之前复现的项目进行了改进。图像数据的格式：灰度和彩色数据。
深度学习--TensorFlow框架使用
2502_91709799的博客
11-23 339
TensorFlowTensor - 张量 - 数据Flow - 流动若不想要显示警告日志，增加代码import os图结构：数据（Tensor)+操作(Operation)
基于Neo4j的民航知识图谱问答系统设计与实现
qq_35827191的博客
11-20 759
本文介绍了一个基于Neo4j图数据库和Python开发的民航知识图谱问答系统。该系统通过知识图谱技术组织民航领域的结构化、半结构化和非结构化数据，构建包含飞机、航空公司、机场等实体及其关系的知识库。系统采用分层架构设计，包括数据层（Neo4j存储）、逻辑层（问题分类、解析、查询生成）和表示层（Web可视化界面）。关键技术包括知识建模、自然语言处理和图查询优化。该系统为民航领域提供了高效的信息查询工具，并验证了知识图谱技术在专业领域的应用价值。未来可扩展更多实体类型和智能问答功能。
Neo4j自定义Genai embedding plugin
dark
11-22 64
本文介绍了如何自定义Neo4j GenAI插件以支持开源大模型Ollama，降低使用成本。首先通过Docker启动Neo4j并加载genai插件，然后使用LiteLLM代理Ollama接口进行向量编码。由于原生插件不支持自定义endpoint，提出了通过APOC进行HTTP调用的解决方案，并展示了如何构建自定义插件。最后演示了创建向量索引、生成嵌入向量并进行查询的完整流程，验证了方案的可行性。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值