GraphEmbeddingRecommendationSystem 项目使用教程

1. 项目目录结构及介绍

GraphEmbeddingRecommendationSystem/
├── data/
│   ├── dataset1.csv
│   ├── dataset2.json
│   └── ...
├── src/
│   ├── main.py
│   ├── config.py
│   ├── utils.py
│   └── ...
├── config/
│   ├── default.yaml
│   └── ...
├── README.md
├── requirements.txt
└── ...

目录结构说明

• data/: 存放项目所需的数据集文件，如 dataset1.csv 和 dataset2.json。
• src/: 存放项目的源代码文件，包括主要的启动文件 main.py、配置文件 config.py 和工具函数文件 utils.py。
• config/: 存放项目的配置文件，如 default.yaml。
• README.md: 项目的说明文档。
• requirements.txt: 项目所需的依赖库列表。

2. 项目的启动文件介绍

src/main.py

main.py 是项目的启动文件，负责初始化项目并执行主要的推荐系统逻辑。以下是该文件的主要功能：

• 初始化配置: 从 config/default.yaml 中读取配置参数。
• 加载数据: 从 data/ 目录中加载数据集。
• 执行推荐算法: 调用推荐算法模块，生成推荐结果。
• 输出结果: 将推荐结果保存或输出到指定位置。

启动命令

python src/main.py

3. 项目的配置文件介绍

config/default.yaml

default.yaml 是项目的默认配置文件，包含了项目运行所需的各种参数设置。以下是该文件的主要内容：

# 数据集配置
dataset:
  path: "data/dataset1.csv"
  format: "csv"

# 推荐算法配置
algorithm:
  type: "graph_embedding"
  parameters:
    embedding_size: 128
    walk_length: 10

# 输出配置
output:
  path: "results/recommendations.csv"
  format: "csv"

配置文件说明

• dataset: 配置数据集的路径和格式。
• algorithm: 配置推荐算法的类型和参数，如 embedding_size 和 walk_length。
• output: 配置推荐结果的输出路径和格式。

通过修改 default.yaml 文件，可以调整项目的运行参数，以适应不同的数据集和推荐需求。