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  • 通过SR-GNN算法进行挖掘商品图的时序商品推荐 代码+数据


    案例知识点

    • 推荐系统任务描述:通过用户的历史行为(比如浏览记录、购买记录等等)准确的预测出用户未来的行为;好的推荐系统不仅如此,而且能够拓展用户的视野,帮助他们发现可能感兴趣的却不容易发现的item;同时将埋没在长尾中的好商品推荐给可能感兴趣的用户。
    • SR-GNN推荐方法概述:SR-GNN通过将序列化的问题转换为图的问题,对所有的会话序列通过有向图进行建模,然后通过图神经网络(GNN)来学习每个item的隐向量表示,进而通过一个注意力网络(Attention Network)架构模型来捕捉用户的短期兴趣,以达到捕获长期与短期兴趣共存的向量表示。
    • 案例流程图:

    2.准备工作

    • 运行环境:
      1. torch = 1.4
      2. torchvision==0.5.0
      3. numpy = 1.18.1
      4. matplotlib = 3.1.3
      5. networkx
      6. time
      7. sys
      8. heapq
      9. math
    • 可以使用pip命令安装上述模块并制定版本:pip install torch==1.4.0 torchvision==0.5.0 numpy==1.18.1 matplotlib==3.1.3 heapq math networkx
    • 数据集:https:/
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  • 原文地址:https://blog.csdn.net/weixin_55771290/article/details/128050697
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