【fun-rec】开源下载和安装教程

1. 项目介绍

FunRec是一个面向推荐算法初学者的开源教程项目，涵盖推荐系统概述、算法基础、实战案例（含天池竞赛实践和新闻推荐系统Demo）及面试经验。项目采用Python 3.8+和TensorFlow 2.2+技术栈，适合具备机器学习基础的学习者。

2. 项目下载位置

• GitHub仓库
  通过Git命令克隆项目：

  git clone https://github.com/datawhalechina/fun-rec.git
  

• 在线阅读
  建议直接访问在线阅读地址避免公式解析错误。

3. 项目安装环境配置

基础环境要求

• Python 3.8+
• TensorFlow ≥2.2
• NumPy 1.22.3
• pandas 1.4.1
• scikit-learn 1.0.2

配置示例（通过conda）

conda create -n funrec python=3.8
conda activate funrec
pip install tensorflow==2.2.0 numpy==1.22.3 pandas==1.4.1 scikit-learn==1.0.2

（图示为conda环境激活与依赖安装过程）

4. 项目安装方式

方式一：完整安装（推荐）

进入项目根目录执行：

pip install -r requirements.txt

方式二：按需安装

• 仅算法基础

  pip install tensorflow numpy pandas scikit-learn
  

• 新闻推荐实战
  需额外安装：

  pip install flask pymongo redis scrapy
  

5. 项目处理脚本

数据预处理示例

import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split

# 加载天池竞赛数据
data = pd.read_csv('tianchi_news_data.csv')
train, test = train_test_split(data, test_size=0.2)

启动新闻推荐Demo

cd fun-rec/docs/ch03/ch3.2/
python flask_app.py  # 启动后端
npm run dev         # 启动前端（需先配置Vue环境）

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注意：实战部分需根据具体任务选择环境配置，竞赛实践建议使用TF1.14（兼容性说明见文档）。