RippleNet学习笔记

最新推荐文章于 2025-02-11 02:02:18 发布
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#算法 #python #编程语言

博客围绕知识图谱与推荐系统联合学习的RippleNet展开，进行了论文及代码讲解，涉及信息技术领域中知识图谱和推荐系统的结合应用。
RippleNet：知识图谱与推荐系统联合学习 CIKM 2018
u013602059的专栏
07-24 1854
论文链接：https://arxiv.org/pdf/1803.03467.pdf 代码链接：https://github.com/qibinc/RippleNet-PyTorch 参考文档：https://zhuanlan.zhihu.com/p/73716930
【论文笔记】RippleNet : 知识图谱+用户偏好传播的推荐系统
HicSuntLeones
02-08 4257
RippleNet: Propagating User Preferences on the Knowledge Graph for Recommender Systems Hongwei Wang, Fuzheng Zhang, Jialin Wang, Miao Zhao, Wenjie Li, Xing Xie, Minyi Guo The 27th ACM International Conference on Information and Knowledge Management (CIKM .
论文笔记-RippleNet: Propagating User Preferences on the KnowledgeGraph for Recommender Systems
leejongsuk009的博客
10-11 494
RippleNet | Proceedings of the 27th ACM International Conference on Information and Knowledge Managementhttps://dl.acm.org/doi/10.1145/3269206.3271739发表时间：2018 作者：Hongwei Wang等 会议：CIKM 关键词：Recommender systems; knowledge graph; preference propagation 协同
RippleNet论文介绍及配套pytorch代码详解
zhao254014的博客
07-30 4187
RippleNet，这是一个端到端的框架，可以自然地将知识图谱整合到推荐系统中。类似于在水面上传播的实际涟漪，RippleNet 通过沿知识图谱中的链接自动且迭代地扩展用户的潜在兴趣来刺激用户偏好在知识实体集上的传播。.........
推荐系统学习笔记1（Datawhale Fun-Rec）
最新发布
weixin_49288073的博客
02-11 765
学习笔记 - 推荐系统概述
知识图谱用于推荐系统问题（CKE，RippleNet）
热门推荐
nakaizura
05-29 1万+
Knowledge Graph 知识图谱是一种语义图，其结点（node）代表实体（entity）或者概念（concept），边（edge）代表实体/概念之间的各种语义关系（relation）。一个知识图谱由若干个三元组（h、r、t）组成，其中h和t代表一条关系的头结点和尾节点，r代表关系。 引入知识图谱进入推荐系统领域的优点在于： 精确性（precision）。为物品item引入了更多的语义关系，可以深层次地发现用户兴趣 多样性（diversity）。提供了不同的关系连接种类，有利于推荐结果的发散，避免.
RippleNet: Propagating User Preferences on the Knowledge Graph for Recommender Systems阅读笔记
a632377680的博客
05-18 950
Graph Convolutional Neural Networks for Web-Scale Recommender Systems阅读笔记一些絮叨MotivationModel功能快捷键合理的创建标题，有助于目录的生成如何改变文本的样式插入链接与图片如何插入一段漂亮的代码片生成一个适合你的列表创建一个表格设定内容居中、居左、居右SmartyPants创建一个自定义列表如何创建一个注脚注释也...
Source-Code-Notebook（源码解析和逐行笔记）
nakaizura
05-03 7092
Source-Code-Notebook 关于一些经典论文源码Source Code的中文笔记，尽量做到整体框架梳理和逐行源码注释。 不过太早期的代码一般都模块化了，所以主要更一些后期(2017-NOW)的笔记。 语言主要是pytorch和Tensorflow版本的代码，部分keras。 有注解错误和思路问题欢迎讨论。 大部分都在本博客里面有文章整理过吧，思路+源码一起吃能对pap...
【RippleNet】（一）preprocessor.py【未完】
qq_35222729的博客
09-02 981
首先读入的文件有movie和book和news三种，肯定会选择一种进行解析！ 下面我们以movies作为样例分析： 本论文中使用的数据集是movie-1m ratings.dat： 分别是用户：：电影：：评分：：电影编号 item_index2entity_id_rehashed.txt文件： 内容： import argparse import numpy as np RATING_FILE_NAME = dict({'movie': 'ratings.dat', 'book': 'BX
基于知识图谱的推荐算法RippleNet的python实现源码+项目说明+数据集.zip
10-12
【资源说明】 基于知识图谱的推荐算法RippleNet的python实现源码+项目说明+数据集.zip基于知识图谱的推荐算法RippleNet的python实现源码+项目说明+数据集.zip基于知识图谱的推荐算法RippleNet的python实现源码+项目说明+数据集.zip基于知识图谱的推荐算法RippleNet的python实现源码+项目说明+数据集.zip基于知识图谱的推荐算法RippleNet的python实现源码+项目说明+数据集.zip 基于知识图谱的推荐算法RippleNet的python实现源码+项目说明+数据集.zip 基于知识图谱的推荐算法RippleNet的python实现源码+项目说明+数据集.zip基于知识图谱的推荐算法RippleNet的python实现源码+项目说明+数据集.zip基于知识图谱的推荐算法RippleNet的python实现源码+项目说明+数据集.zip 运行环境 python == 3.7.0 torch == 1.12.0 pandas == 1.1.5 numpy == 1.21.6 sklearn == 0.0 数据集介绍 music-音乐 book-书籍 ml-电影 yelp-商户 文件介绍 ratings.txt：记录用户点击的项目，1代表点击了，0代表没有点击 kg.txt：知识图谱文件，第一列是头实体，第二列是尾实体，第三列是关系 user-list.txt：用户及其id文件，第一列是用户的id，第二列是用户 其余文件可忽略 【备注】 1、该资源内项目代码都经过测试运行成功，功能ok的情况下才上传的，请放心下载使用！ 2、本项目适合计算机相关专业(如计科、人工智能、通信工程、自动化、电子信息等)的在校学生、老师或者企业员工下载使用，也适合小白学习进阶，当然也可作为毕设项目、课程设计、作业、项目初期立项演示等。 3、如果基础还行，也可在此代码基础上进行修改，以实现其他功能，也可直接用于毕设、课设、作业等。 欢迎下载，沟通交流，互相学习，共同进步！
Python-RippleNet的一个tensorflow实现
08-11
RippleNet的一个tensorflow实现，RippleNet: Propagating User Preferences on the Knowledge Graph for Recommender Systems
RippleNet代码精读
weixin_44458440的博客
06-06 736
main.py代码train.py这段代码实现了一个基于知识图谱的推荐系统模型的训练和评估过程。trainargsdata_infoshow_losstrainmodel.py这段代码定义了一个名为 RippleNet 的 PyTorch 模型类。__init__criterionBCELossforwardevaluate总体来说，这个代码定义了一个推荐模型 RippleNet，它利用知识图嵌入来增强推荐的效果，并可以通过评估方法来评估模型的性能。这段代码是用于数据预处理的 Python 脚本。
【推荐系统】推荐系统知识图谱
ss的程序人生
03-21 1032
推荐系统知识图谱 参考 [1] 本人github
WIN10 配置并运行RippleNet算法（TensorFlow-GPU-1.4.0，python3.5，numpy，sklearn）
weixin_43760399的博客
09-28 1593
RippleNet算法实现之TensorFlow-GPU-1.14.0与python3.5环境配置RippleNet算法实现--TensorFlow-GPU-1.14.0版本与python3.5环境配置1. python3.5环境配置1.1 下载anaconda3-4.2.0版本（切记）2 TensorFlow-GPU-1.14.0配置2.1首先创建自己的TensorFlow环境2.2 下载TensorFlow-GPU-1.14.02.3 测试是否安装成功 RippleNet算法实现–TensorFlow-
RippleNet详解(上)：论文详解
November、Chopin
03-22 5175
RippleNet详解(上)：论文详解 1. 前言 已经很久没有更新博客了，看了一些博客已经被几百赞了，有了一些动力，这一段时间也积累了很多包括论文、代码、技巧等相关经验，后续会陆续更新。 RippleNet详解主要分为两个系列——论文详解和代码详解，这个博客首先对论文进行一些解释。首先呈上论文了链接：Rippleset论文链接(arxiv) 2. 简介 将知识图谱(Knowledge Graph, KG)引入推荐系统(Recommender Systems, RS)主要有三个作用： 缓解冷启动 缓解数据
ripplenet程序实现笔记（TensorFlow版本）
qq_41893610的博客
10-19 1245
Ripple原文地址：https://arxiv.org/pdf/1803.03467v4.pdf ripplenet文章所附的tensorflow版本的程序里要求的是TensorFlow-GPU-1.4.0 Numpy=1.14.5，sklearn=0.19.1， 根据要求配置环境我配置的环境如下 python3.6.5， TensorFlow-GPU-1.4.0 Cuda 8.0cudnn6.0（注意cuda8.0和cudnn6.0只能匹配pytorch1.0，后文说明） ...
Ripple 源码笔记
weixin_34184561的博客
12-22 774
2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>> ...
人工智能--知识图谱项目实战视频教学（附源码）8折秒杀！
11-12
本课程是知识图谱能力进阶课程；具有三大特色：1.案例驱动：围绕一个完整的领域知识图谱实战项目展开：汽车领域知识图谱。包括：需求分析、架构设计、知识建模、知识抽取、可视化展示等；2.实战开发：从0-1，全面剖析完整项目整个建设生命周期：知识抽取、知识建模、知识推理、知识存储、知识应用。3.源码剖析：赠送汽车领域知识图谱完整数据资源，程序源码；详述源码结构、实现原理和开发接口。任务作业：（1）参照汽车知识图谱设计，设计手机领域语义类型和语义关系；（2）参考汽车数据下载爬虫，设计手机品牌数据下载爬虫；要求：（1）设计:思路明确，方法清晰（2）绘制手机领域语义类型和语义关系框图；（3）展示手机品牌和手机系列爬虫程序执行结果；（注意： 作业需写在优快云博客中，请把作业链接贴在评论区，老师会定期逐个批改~~）
C99编程语言学习笔记
"C语言学习笔记，来自GitHub的开源学习资料，包括C99标准的学习、高级主题、系统知识以及常用工具的使用" 这篇C语言学习笔记涵盖了从基础到高级的各种主题，适合C语言初学者及有一定经验的开发者进行深入学习。笔记...
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