# MKR
基于知识图谱的推荐算法-MKR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
没有合适的资源?快使用搜索试试~ 我知道了~
基于知识图谱的推荐算法-MKR的实现pyhton源码+运行说明.zip
共28个文件
txt:17个
py:5个
xml:3个
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2024-05-27
11:06:49
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基于知识图谱的推荐算法-MKR的实现pyhton源码+运行说明.zip个人经导师指导并认可通过的高分设计项目,评审分98分。主要针对计算机相关专业的正在做毕设的学生和需要项目实战练习的学习者,也可作为课程设计、期末大作业。 【资源说明】 1、该资源包括项目的全部源码,下载可以直接使用! 2、本项目适合作为计算机、数学、电子信息等专业的课程设计、期末大作业和毕设项目,作为参考资料学习借鉴。 3、本资源作为“参考资料”如果需要实现其他功能,需要能看懂代码,并且热爱钻研,自行调试。 基于知识图谱的推荐算法-MKR的实现pyhton源码+运行说明.zip基于知识图谱的推荐算法-MKR的实现pyhton源码+运行说明.zip基于知识图谱的推荐算法-MKR的实现pyhton源码+运行说明.zip基于知识图谱的推荐算法-MKR的实现pyhton源码+运行说明.zip基于知识图谱的推荐算法-MKR的实现pyhton源码+运行说明.zip基于知识图谱的推荐算法-MKR的实现pyhton源码+运行说明.zip基于知识图谱的推荐算法-MKR的实现pyhton源码+运行说明.zip基于知识图谱的推荐算法。
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基于知识图谱的推荐算法-MKR的实现pyhton源码+运行说明.zip (28个子文件)
知识图谱推荐算法-MKR的实现pyhton源码+运行说明
src
__init__.py 0B
evaluate.py 316B
MKR.py 14KB
load_base.py 4KB
data
music
user-list.txt 16KB
ratings.txt 447KB
relation-list.txt 2KB
kg.txt 187KB
book
user-list.txt 209KB
ratings.txt 1.65MB
relation-list.txt 331B
entity-list.txt 261KB
kg.txt 257KB
ml
user-list.txt 8KB
ratings.txt 1.9MB
entity-list.txt 69KB
kg.txt 273KB
yelp
user-list.txt 188KB
ratings.txt 4.53MB
entity-list.txt 130KB
kg.txt 1.07MB
.idea
misc.xml 195B
inspectionProfiles
profiles_settings.xml 174B
modules.xml 258B
.gitignore 47B
MKR.iml 284B
main-MKR.py 4KB
README.md 528B
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