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基于知識圖譜嵌入的推薦系統(tǒng)

項目介紹

該項目是一個創(chuàng)新性的推薦系統(tǒng)，它利用知識圖譜嵌入技術(shù)來提升商品推薦的準(zhǔn)確性和個性化程度。開發(fā)者完全自主編寫了核心代碼，并對TransE和Rescal這兩種流行的知識圖譜表示學(xué)習(xí)方法進行了復(fù)現(xiàn)。通過模擬數(shù)據(jù)生成工具和詳細(xì)的文件結(jié)構(gòu)設(shè)計，這個開源項目為真實場景的數(shù)據(jù)輸入提供了參考模板。

項目技術(shù)分析

項目主要由以下幾個部分構(gòu)成：

generate_data.py: 生成模擬數(shù)據(jù)，以供測試和理解系統(tǒng)運行機制。data: 包含實體和關(guān)系文件，以及訓(xùn)練、驗證和測試數(shù)據(jù)集。dataset.py: 處理模型訓(xùn)練中的數(shù)據(jù)，將原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為模型可用的形式。model.py: 實現(xiàn)了TransE和Rescal兩種知識圖譜嵌入方法。main.py: 主函數(shù)，控制模型訓(xùn)練，可以通過調(diào)整參數(shù)在TransE和Rescal之間切換。run.py: 運行模型的腳本，支持5折交叉驗證和不同評分策略。use.py: 對所有樣本進行訓(xùn)練后，對負(fù)樣本打分排序，以找出高匹配度的推薦項。run.sh: 在Linux環(huán)境下運行項目的bash腳本。

開發(fā)者在項目中提供了清晰的代碼注解，使研究者和開發(fā)者能夠輕松理解和應(yīng)用這些技術(shù)。

項目及技術(shù)應(yīng)用場景

這款推薦系統(tǒng)適用于電商平臺，通過對用戶購買歷史、瀏覽行為和其他相關(guān)信息構(gòu)建知識圖譜，為每個用戶提供更精準(zhǔn)的商品推薦。知識圖譜嵌入技術(shù)幫助捕捉復(fù)雜的實體關(guān)系，提高推薦的準(zhǔn)確性和多樣性。此外，這種方法同樣適用于社交媒體平臺的個性化內(nèi)容推薦或新聞推薦系統(tǒng)。

項目特點

自定義性強：允許用戶根據(jù)實際需求調(diào)整數(shù)據(jù)格式，并且支持兩種不同的知識圖譜嵌入算法?？蓴U展性：框架設(shè)計靈活，方便添加新的知識圖譜嵌入模型或其他推薦算法。易于復(fù)現(xiàn)和理解：詳細(xì)文檔和代碼注解有助于快速上手，便于進一步的研究和開發(fā)。性能驗證：通過5折交叉驗證和不同評分策略評估模型性能，確保推薦效果的可靠性。

如果你正在尋找一個能夠提供深度個性化推薦的解決方案，或者想深入了解知識圖譜嵌入技術(shù)在推薦系統(tǒng)中的應(yīng)用，這個開源項目無疑是一個值得嘗試的選擇。只需按照提供的指南和示例，就能輕松地將其集成到自己的系統(tǒng)中，提升用戶體驗。趕緊行動起來，探索這個強大而靈活的推薦引擎吧！

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參考文章