# RippleNet
基于知识图谱的推荐算法-RippleNet的实现
# 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
基于pytorch知识图谱的推荐算法-RippleNet的实现源码.zip （27个子文件） 
code src 
__init__.py 0B RippleNet.py 11KB evaluate.py 334B load_base.py 4KB data music 
user-list.txt 18KB ratings.txt 488KB relation-list.txt 2KB kg.txt 203KB book user-list.txt 226KB ratings.txt 1.78MB relation-list.txt 341B entity-list.txt 285KB kg.txt 276KB ml user-list.txt 9KB ratings.txt 2.09MB entity-list.txt 75KB kg.txt 297KB yelp user-list.txt 204KB ratings.txt 4.91MB entity-list.txt 142KB kg.txt 1.15MB .idea RippleNet.iml 339B misc.xml 203B inspectionProfiles profiles_settings.xml 179B modules.xml 277B main-RippleNet.py 4KB README.md 573B资源评论
