推荐系统中对比实验工具--伯乐bole

一、简介

伯乐是用python中的pytorch实现的一个方法复现工具。用主流模型和主流数据来实现推荐系统中各种baseline

二、资源

github

https://github.com/RUCAIBox/RecBole/blob/master/README_CN.md

使用方法的入门博客

https://blog.csdn.net/Turinger_2000/article/details/111182852

三、使用其他数据（默认的ml-100k）完成测试

常规推荐只需要使用inner文件即可完成，不需要其他的辅助数据。

1.下载实验数据(密码e272)　　https://pan.baidu.com/share/init?surl=p51sWMgVFbAaHQmL4aD_-g

2.将下载的数据集中的.inter文件复制到模型根目录中dataset中：

先在RecBole-master/dataset 新建一个与inter文件同名的文件夹，例如gowalla（数据名称是gowalla.inter）

3.之后按照之前介绍的方法调用API接口进行测试例如

①新建一个python文件 如名为test_recbole.py

from recbole.quick_start import run_recbole
run_recbole()

②在命令行执行刚才新建的python文件，格式如下

python test_recbole.py --dataset=gowalla --model=BPR