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bpr:使用PyTorch的贝叶斯个性化排名
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2021-05-26
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隐式反馈的贝叶斯个性化排名 该存储库使用pyTorch( )实现贝叶斯个性化排名其他存储库也实现了此模型,但是评估需要更长的时间。 因此,我使用带有GPU加速功能的pyTorch来实现此模型以进行评估。 实现细节将在下一节中说明。 环境 硬件 AMD锐龙7 3700X 8核处理器 三星DDR4 32GB NVIDIA TitanXp 软件 作业系统 我同时使用Windows和Linux(Ubuntu)。 Python包 在执行此代码之前,您必须安装以下软件包。 Python== 3.6 pytorch == 1.3.1 numpy == 1.15.4 熊猫== 0.23.4 您可以通过执行以下命令或通过anaconda安装这些软件包。 pip install -r requirements.txt 用法 0.准备数据 此代码支持movielens 1m数据和moviele
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bpr-master.zip (22个子文件)
bpr-master
setup.py 234B
.gitignore 245B
vsl-extension
cuda
setup.py 318B
vsl_cuda_kernel.cu 1KB
vsl_cuda.cpp 867B
cpp
setup.py 236B
vsl_cpp.cpp 2KB
requirements.txt 73B
__init__.py 0B
.travis.yml 189B
LICENSE 1KB
README.md 6KB
result
ml-20m.md 5KB
ml1m-timeorder-loss.JPG 20KB
ml1m-loss.JPG 21KB
ml1m-timeorder-eval.JPG 23KB
ml1m-eval.JPG 22KB
metrics.py 6KB
tests
__init__.py 0B
test_vsl.py 7KB
preprocess.py 8KB
train.py 10KB
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Mika.w
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