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KGNN-LS 开源项目教程

2024-08-17 14:45:49作者:凌朦慧Richard

项目介绍

KGNN-LS(Knowledge-aware Graph Neural Networks with Label Smoothness regularization)是一个用于推荐系统的开源项目。该项目通过结合图神经网络技术和标签平滑正则化技术,提高了推荐系统的性能。KGNN-LS 在第25届ACM SIGKDD知识发现和数据挖掘会议上被提出,由Hongwei Wang等人开发。

项目快速启动

安装

首先,克隆项目仓库到本地:

git clone https://github.com/hwwang55/KGNN-LS.git
cd KGNN-LS

依赖安装

确保你已经安装了Python和TensorFlow。然后安装项目依赖:

pip install -r requirements.txt

运行示例

以下是一个简单的运行示例代码:

import KGNNLS

# 初始化模型
model = KGNNLS.Model()

# 加载数据
model.load_data('path_to_data')

# 训练模型
model.train()

# 评估模型
model.evaluate()

应用案例和最佳实践

应用案例

KGNN-LS 可以应用于各种推荐系统场景,如电商推荐、新闻推荐等。通过利用用户-物品交互数据和物品的属性信息,KGNN-LS 能够提供更精准的推荐。

最佳实践

  1. 数据预处理:确保输入数据的质量,包括用户-物品交互数据和物品属性数据。
  2. 超参数调优:通过调整模型参数(如学习率、正则化系数等)来优化模型性能。
  3. 模型评估:使用多种评估指标(如准确率、召回率、F1分数等)来全面评估模型性能。

典型生态项目

RecBole

RecBole 是一个推荐系统库,支持多种推荐模型,包括 KGNN-LS。RecBole 提供了丰富的数据处理、模型训练和评估功能,是开发推荐系统的强大工具。

TensorFlow

TensorFlow 是一个广泛使用的机器学习框架,KGNN-LS 基于 TensorFlow 实现。TensorFlow 提供了强大的计算图和自动微分功能,适合开发复杂的机器学习模型。

通过结合这些生态项目,可以进一步扩展和优化 KGNN-LS 的功能和性能。

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