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RecBole 项目安装与使用教程

2024-09-16 03:34:05作者:滑思眉Philip

1. 项目目录结构及介绍

RecBole 项目的目录结构如下:

RecBole/
├── dataset/
│   └── ml-100k/
├── docs/
├── recbole/
├── run_example/
├── tests/
├── .gitignore
├── LICENSE
├── MANIFEST.in
├── README.md
├── README_CN.md
├── hyper_test/
├── requirements.txt
├── run_hyper.py
├── run_recbole.py
├── run_recbole_group.py
├── run_test.sh
├── setup.py
├── significance_test.py
└── style.cfg

目录结构介绍

  • dataset/: 存放推荐系统常用的数据集,例如 ml-100k
  • docs/: 存放项目的文档文件。
  • recbole/: 核心代码库,包含推荐算法的实现。
  • run_example/: 存放运行示例的脚本。
  • tests/: 存放测试脚本和测试数据。
  • .gitignore: Git 忽略文件配置。
  • LICENSE: 项目许可证文件。
  • MANIFEST.in: 打包配置文件。
  • README.md: 项目英文介绍文件。
  • README_CN.md: 项目中文介绍文件。
  • hyper_test/: 超参数测试相关文件。
  • requirements.txt: 项目依赖库列表。
  • run_hyper.py: 超参数搜索脚本。
  • run_recbole.py: 推荐算法运行脚本。
  • run_recbole_group.py: 推荐算法分组运行脚本。
  • run_test.sh: 测试脚本。
  • setup.py: 项目安装脚本。
  • significance_test.py: 显著性测试脚本。
  • style.cfg: 代码风格配置文件。

2. 项目启动文件介绍

run_recbole.py

run_recbole.py 是 RecBole 项目的主要启动文件,用于运行推荐算法模型。该脚本默认会运行 BPR 模型在 ml-100k 数据集上。

使用示例

python run_recbole.py

参数说明

  • --model: 指定要运行的推荐算法模型,例如 --model=BPR
  • --dataset: 指定要使用的数据集,例如 --dataset=ml-100k
  • --config_files: 指定配置文件路径,例如 --config_files=config.yaml

run_hyper.py

run_hyper.py 用于自动搜索最佳超参数。

使用示例

python run_hyper.py --model=BPR --dataset=ml-100k --config_files=config.yaml --params_file=hyper_test

3. 项目配置文件介绍

RecBole 项目的配置文件通常使用 YAML 格式,用于指定模型的超参数、数据集路径、评估设置等。

配置文件示例

# 数据集配置
dataset:
  name: ml-100k
  path: dataset/ml-100k

# 模型配置
model:
  name: BPR
  embedding_size: 64
  learning_rate: 0.001

# 评估配置
evaluation:
  metrics: [recall@10, mrr@10, ndcg@10]
  split_ratio: [0.8, 0.1, 0.1]

配置文件参数说明

  • dataset: 数据集相关配置,包括数据集名称和路径。
  • model: 模型相关配置,包括模型名称、嵌入大小、学习率等。
  • evaluation: 评估相关配置,包括评估指标和数据集分割比例。

通过以上配置文件,用户可以灵活地调整推荐算法的参数和评估设置,以适应不同的研究需求。

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