RecBole-CDR 项目启动与配置教程

1. 项目目录结构及介绍

RecBole-CDR 是一个基于 RecBole 的上下文感知推荐系统。下面是项目的目录结构及各部分的简要介绍：

RecBole-CDR/
├── data/                       # 存放数据集和预处理后的数据
├── examples/                   # 示例代码
├── notebooks/                  # Jupyter 笔记本，用于数据处理和模型分析
├── recommendations/            # 推荐系统算法的实现
├── recbole/                    # RecBole 库的副本，用于提供基础功能
├── tests/                      # 测试代码
├── tools/                      # 工具类代码，如数据预处理等
├── setup.py                    # 项目设置文件
├── requirements.txt            # 项目依赖文件
└── README.md                   # 项目说明文件

• data/：存放项目所需的数据集以及预处理后的数据。
• examples/：包含示例代码，用于展示如何使用 RecBole-CDR。
• notebooks/：包含 Jupyter 笔记本，用于数据处理和模型分析。
• recommendations/：包含推荐系统算法的实现代码。
• recbole/：包含 RecBole 库的副本，用于提供推荐系统的基础功能。
• tests/：包含测试代码，用于确保项目功能的正确性。
• tools/：包含工具类代码，如数据预处理和模型评估等。
• setup.py：项目设置文件，用于安装项目依赖。
• requirements.txt：项目依赖文件，列出项目所需的 Python 包。
• README.md：项目说明文件，包含项目介绍和使用说明。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动文件是 examples/ 目录下的 run.py。该文件用于启动推荐系统的训练和测试过程。以下是一个简单的启动文件示例：

from recommendations import CDRModel
from data import DataLoader

# 加载数据
data_loader = DataLoader()
train_data, valid_data, test_data = data_loader.load_data()

# 初始化模型
model = CDRModel()

# 训练模型
model.train(train_data, valid_data)

# 评估模型
model.evaluate(test_data)

在这个示例中，我们首先从 data 模块加载了数据，然后初始化了 CDRModel 类的实例，接着调用 train 方法进行训练，最后使用 evaluate 方法评估模型的效果。

3. 项目的配置文件介绍

项目的配置文件位于 examples/ 目录下的 config.json。该文件包含了模型训练和测试的配置信息，例如数据集路径、模型参数、训练参数等。以下是一个配置文件的示例：

{
    "data_path": "data/dataset.csv",
    "train_ratio": 0.8,
    "valid_ratio": 0.1,
    "test_ratio": 0.1,
    "model_params": {
        "embedding_size": 128,
        "hidden_size": 256,
        "num_heads": 4,
        "dropout": 0.5
    },
    "train_params": {
        "batch_size": 64,
        "learning_rate": 0.001,
        "num_epochs": 20
    }
}

在这个配置文件中，我们指定了数据集的路径、训练集、验证集和测试集的比例，以及模型的一些参数（如嵌入向量大小、隐藏层大小等）和训练参数（如批量大小、学习率、训练轮数等）。这些配置信息将被 CDRModel 类读取并用于训练和测试过程。