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Recommendation-system-based-on-knowledge-graph-embedding:基于知识图嵌入...
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基于知识图嵌入的推荐系统 基于知识图嵌入的推荐系统 本系统是一个基于知识图嵌入的商品推荐系统,以下是该系统的详细介绍,基本代码都是自己所写,TransE和Rescal方法实现部分是照着论文与相关代码自己进行的复现,并且相关代码中都有我写的一些注释。 1.generate_data.py是用于生成模拟数据,在进行真实使用时可以参照所生成的模拟数据的格式进行数据录入 2.data文件夹下需要有entities.txt以及relations.txt两个数据,他们分别是实体(people和items)的名称以及索引号,以及关联的名称以及索引号,关联也可以有多种,然后该文件夹下还应该有train.txt,valid.txt和test.txt,作为模型训练的依托,其中的neg.txt可要可不要,这个文件并不参与模型的训练过程 3.dataset.py文件主要是模型训练中处理数据的代码,model.p
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Recommendation-system-based-on-knowledge-graph-embedding-master.zip (27个子文件)
Recommendation-system-based-on-knowledge-graph-embedding-master
README.md 4KB
knowledge graph embedding的商品推荐系统
dataset.pyc 5KB
run.sh 248B
negposscore.npy 336KB
TransE_relation_emb.npy 1KB
dataset.py 5KB
generate_data.py 839B
use.py 5KB
TransE_entity_emb.npy 1.26MB
main.py 2KB
model.py 29KB
__pycache__
model.cpython-35.pyc 53KB
dataset.cpython-35.pyc 5KB
dataset.cpython-36.pyc 5KB
model.cpython-36.pyc 46KB
posscore.npy 44KB
说明.txt 1KB
data
neg.txt 1.21MB
test.txt 40KB
relations.txt 7B
valid.txt 40KB
entites.txt 7B
buy_data.txt 237KB
entities.txt 10KB
train.txt 161KB
run.py 7KB
运行结果图
运行结果图.png 18KB
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