UniSRec 开源项目教程

项目介绍

UniSRec 是一个用于推荐系统的通用序列表示学习方法。该项目旨在通过学习商品的文本描述来生成跨不同领域和平台的可迁移表示。UniSRec 通过在多个领域上预训练来学习通用序列表示，并可以在新的领域或平台上进行参数高效地微调。该项目在 KDD 2022 上发布，提供了官方的 PyTorch 实现。

项目快速启动

环境准备

在开始之前，请确保您已经安装了 Python 和 PyTorch。您可以通过以下命令克隆项目并安装必要的依赖：

git clone https://github.com/RUCAIBox/UniSRec.git
cd UniSRec
pip install -r requirements.txt

预训练模型

您可以从头开始预训练 UniSRec 模型，或者使用提供的预训练模型进行微调。以下是从头开始预训练的命令：

python pretrain.py -d Food Home CDs Kindle Movies

微调模型

使用预训练模型在下游数据集上进行微调。以下是在 Scientific 数据集上进行微调的命令：

python finetune.py -d Scientific -p saved/UniSRec-FHCKM-300.pth

您可以将 Scientific 替换为其他数据集名称，如 Pantry, Instruments, Arts, Office 或 OR。

应用案例和最佳实践

跨域推荐

UniSRec 在跨域推荐方面表现出色。例如，在 Amazon 2018 数据集的 Pantry 和 Scientific Instruments 领域上进行预训练后，模型可以在新的领域如 Arts 和 Office 上进行微调，实现高效的跨域推荐。

跨平台推荐

UniSRec 还可以用于跨平台推荐。例如，使用 Amazon 2018 数据集预训练的模型可以在英国电商数据集 Online Retail 上进行微调，实现跨平台的推荐效果。

典型生态项目

RUCAIBox

RUCAIBox 是一个专注于推荐系统研究的团队，提供了多个开源项目和工具。除了 UniSRec，还有其他推荐系统相关的项目，如 SASRec 和 S^3-Rec，这些项目共同构成了一个丰富的推荐系统生态。

相关项目链接

• SASRec
• S^3-Rec

通过这些项目，您可以进一步探索推荐系统的不同方面和应用场景。