卡塞尔·皮尔·火炬（Caser-PyTorch）
来自论文的卷积序列嵌入推荐模型（Caser）的PyTorch实现：
通过卷积序列嵌入的个性化Top-N序列推荐，唐佳西和王珂，WSDM '18
要求
Python 2或3
脾气暴躁的
科学
用法
安装所需的软件包。
运行python train_caser.py
构型
数据
数据集分为2个单独的文件： train.txt和test.txt
与其他推荐数据格式相同，每个文件都包含三重集合：
用户项目评分
唯一的区别是三胞胎是按时间顺序组织的。
由于问题是顺序建议，因此评级无关紧要，因此我将其转换为1。
模型Args（在train_caser.py中）
L ：序列长度
T ：目标数量
d ：潜在尺寸数
nv ：垂直过滤器的数量
nh ：水平滤波器的数量
ac_conv ：卷积层的激活函数（即纸中的phi_c）
ac_fc ：完
2022-02-14 21:32:33
4.58MB
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