# 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
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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
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<项目介绍> 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 - 不懂运行,下载完可以私聊问,可远程教学 该资源内项目源码是个人的毕设,代码都测试ok,都是运行成功后才上传资源,答辩评审平均分达到96分,放心下载使用! 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学习,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,也可用于毕设、课设、作业等。 下载后请首先打开README.md文件(如有),仅供学习参考, 切勿用于商业用途。 --------
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MKR-master.zip (28个子文件)
MKR-master
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
共 28 条
- 1
资源评论
- 2301_763164182024-03-14资源有很好的参考价值,总算找到了自己需要的资源啦。
机智的程序员zero
- 粉丝: 2011
- 资源: 4223
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