基于 NCF图书推荐系统 有代码+数据 可直接运行
任务描述:
建立一个隐式推荐算法,可以预测用户交互的下一本书。
数据集:使用了Goodbooks-10k数据集,包含了10000本图书和53424个用户共约6M条交互记录。
方法概述:首先加载数据,并划分训练集和验证集。搭建NCF(Neural Collaborative Filtering)模型,并构建负样本,最终按照模型输出的评分进行排序,做出最终的推荐。
导包:
import numpy as np import pandas as pd import randomimport torch import torch.nn.functional as F from torch.utils.data import Dataset, DataLoaderimport os [2] #全局参数,随机种子,图像尺寸 seed = 114514 np.random.seed(seed) random.seed(seed) BATCH_SIZE = 512hidden_dim = 16 epochs = 1 device = torch.device('cuda:0') if torch.cuda.is_available() else torch.device('cpu') print(device)
数据加载:
df = pd.read_csv('./datasets/train.csv') print('共{}个用户,{}本图书,{}条记录'.form
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