【源码】基于LFM模型的电影推荐召回系统

项目简介

本项目运用LFM（Latent Factor Model）方法为用户进行电影推荐召回。项目使用了MovieLens数据集，以MSE（Mean Squared Error）作为损失函数，通过梯度下降算法来优化模型。项目特色是采用了i2i（item-to-item）和u2i（user-to-item）两种召回策略。

项目的主要特性和功能

1. 数据预处理：过滤行为过于频繁的用户；划分训练集和测试集，rating >= 4为正样本，<4为负样本；使用bkdr2hash64方法进行特征哈希化；以tfrecords格式保存数据并模拟真实数据保存为多个文件。
2. Parameter - Server类：用单例模式管理参数（含嵌入维度），提供pull、push、delete和save方法管理隐向量。
3. InputFn类：模拟实际情况数据流，读取多文件并返回batch迭代器；读取tfrecords文件并解析，从PS中pull隐向量，对数据进行分批。
4. 模型部分：定义mf_fn函数进行预测并计算loss（MSE）；定义setup_graph图结构类进行梯度计算和参数更新；定义AUCUtils模型评估类，实现reset、add、cal和calc_str方法；定义train函数，设置参数，定义PS对象、InputFn对象、setup_graph对象并绑定，定义AUCUtils对象。
5. 召回应用：使用i2i和u2i策略进行电影推荐召回。

安装使用步骤

1. 确保已经下载并解压项目源码文件。
2. 安装必要的依赖库，如TensorFlow等。
3. 按照项目需求格式整理并准备数据。
4. 运行数据预处理脚本：运行data_processing.py进行数据处理和格式转换。
5. 运行模型训练和评估脚本：运行model.py进行模型训练和评估。
6. 运行召回应用脚本：运行recall.py进行电影推荐召回。

下载地址

点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】