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文件结构

  • main.py 训练、测试、可视化的主要代码
  • model.py 不同模型的结构，包括MultiDAE, MultiVAE, DisenVAE(马坚鑫，即MacridVAE), DisenEVAE(加入初始化，即SEM-MacridVAE)
  • data.py 读取数据集，并拆分为训练集、验证集的训练部分、验证集的测试部分、测试集的训练部分、测试集的验证部分
  • RecomData 数据集的存放与预处理
    • ml-latest-small 示例数据集
      • prep.py 任意示例数据集都有其独有的预处理，将原有数据处理为以下文件(如果存在)：
      • ratings.txt 包括：user, item, rating
      • embed.npy 图片的特征向量
    • prep.py 经由每个数据集的处理后，再通过这一py文件，将以上文件进行进一步拆分，包括拆分成训练验证测试部分，包括将userid转为0至N的序号，itemid转为0至M的序号，等等。
  • run 训练、测试、可视化过程的内容保存

代码运行

### part 1
./DecomData/ml-latest-small
对数据集进行单独处理，处理为上述格式，ml-latest-small为示例

### part 2
./DecomData
python prep.py <dataset>

### part 3
./
python main.py --data <dataset> --model <model> --device <cuda>


### 对ml-latest-small数据集
./DecomData/ml-latest-small:  python prep.py
./DecomData:                  python prep.py ml-latest-small
# 以上两步都已完成，结果已经保存在prep文件中了，
# 需要注意的是这里的数据处理保存的是打分数量超过5条的用户，而不是像论文中那样的15条，
# 如果要改成和论文里一样，把./DecomData/prep.py文件里面第52行改了就行
./:                           python main.py --data ml-latest-small--model DisenEVAE --device cuda:0