Neural Graph Collaborative Filtering 项目使用指南

1. 项目目录结构及介绍

neural_graph_collaborative_filtering/
├── data/
│   ├── README.md
│   ├── dataset1/
│   └── dataset2/
├── models/
│   ├── __init__.py
│   ├── model1.py
│   └── model2.py
├── utils/
│   ├── __init__.py
│   ├── utils1.py
│   └── utils2.py
├── config/
│   ├── config.yaml
│   └── README.md
├── main.py
├── requirements.txt
└── README.md

目录结构说明

• data/: 存放项目所需的数据集。每个数据集存放在单独的子目录中，并附有README.md文件说明数据集的来源和格式。
• models/: 存放项目的模型文件。每个模型对应一个Python文件，__init__.py用于模块初始化。
• utils/: 存放项目的工具函数和辅助代码。__init__.py用于模块初始化。
• config/: 存放项目的配置文件，通常为config.yaml，用于配置模型的超参数和数据路径等。
• main.py: 项目的启动文件，负责加载配置、初始化模型、训练和评估模型。
• requirements.txt: 列出了项目依赖的Python库及其版本。
• README.md: 项目的总体说明文档，包含项目简介、安装步骤、使用方法等。

2. 项目的启动文件介绍

main.py

main.py是项目的启动文件，负责整个项目的运行流程。以下是该文件的主要功能模块：

• 导入依赖: 导入所需的Python库和自定义模块。
• 加载配置: 从config/config.yaml中读取配置参数。
• 数据加载: 根据配置文件中的路径加载数据集。
• 模型初始化: 根据配置文件中的参数初始化模型。
• 训练模型: 使用加载的数据集训练模型。
• 模型评估: 在验证集或测试集上评估模型的性能。
• 保存模型: 将训练好的模型保存到指定路径。

示例代码

import yaml
from models import Model1
from utils import load_data, evaluate_model

# 加载配置文件
with open('config/config.yaml', 'r') as f:
    config = yaml.safe_load(f)

# 加载数据
data = load_data(config['data_path'])

# 初始化模型
model = Model1(config['model_params'])

# 训练模型
model.train(data)

# 评估模型
evaluate_model(model, data)

# 保存模型
model.save(config['save_path'])

3. 项目的配置文件介绍

config/config.yaml

config.yaml是项目的配置文件，使用YAML格式编写，包含项目的各种配置参数。以下是配置文件的主要内容：

data_path: 'data/dataset1'  # 数据集路径
save_path: 'models/model1.pth'  # 模型保存路径
model_params:  # 模型参数
  learning_rate: 0.001
  num_epochs: 100
  batch_size: 32

配置文件说明

• data_path: 指定数据集的存放路径。
• save_path: 指定训练好的模型保存路径。
• model_params: 模型的超参数配置，如学习率、训练轮数、批量大小等。

通过修改config.yaml文件，用户可以方便地调整项目的配置参数，而无需修改代码。

总结

本文档介绍了Neural Graph Collaborative Filtering项目的目录结构、启动文件和配置文件。通过阅读本文档，用户可以快速了解项目的组织结构和运行流程，并根据需要调整配置参数。