# MCRec
基于知识图谱的推荐算法-MCRec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
networkx == 2.5
# 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
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基于知识图谱的推荐算法MCRec的python实现源码+文档说明+数据集(高分项目).zip本资源中的源码都是经过本地编译过可运行的,下载后按照文档配置好环境就可以运行。资源项目的难度比较适中,内容都是经过助教老师审定过的能够满足学习、使用需求,如果有需要的话可以放心下载使用。 基于知识图谱的推荐算法MCRec的python实现源码+文档说明+数据集(高分项目).zip本资源中的源码都是经过本地编译过可运行的,下载后按照文档配置好环境就可以运行。资源项目的难度比较适中,内容都是经过助教老师审定过的能够满足学习、使用需求,如果有需要的话可以放心下载使用。 基于知识图谱的推荐算法MCRec的python实现源码+文档说明+数据集(高分项目).zip本资源中的源码都是经过本地编译过可运行的,下载后按照文档配置好环境就可以运行。资源项目的难度比较适中,内容都是经过助教老师审定过的能够满足学习、使用需求,如果有需要的话可以放心下载使用。 基于知识图谱的推荐算法MCRec的python实现源码+文档说明+数据集(高分项目).zip本资源中的源码都是经过本地编译过可运行的,下载后按照文档配置
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基于知识图谱的推荐算法MCRec的python实现源码.zip (29个子文件)
MCRec-主master
src
__init__.py 0B
evaluate.py 316B
load_base.py 4KB
MCRec.py 13KB
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
MCRec.iml 332B
misc.xml 200B
inspectionProfiles
profiles_settings.xml 174B
modules.xml 262B
.gitignore 47B
main-get_path.py 5KB
main-MCRec.py 4KB
README.md 548B
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