【源码】基于Python的神经协同过滤推荐系统

项目简介

本项目基于Python实现了一个神经协同过滤推荐系统，主要用于处理物品推荐任务。该系统利用train_ncf.csv中的数据，通过定义网络并完成训练、预测和评估等过程，最终实现对物品的推荐。

项目的主要特性和功能

1. 数据处理：对原始数据进行去重，并分块读取以生成训练用的数据集。
2. 模型构建：定义了专门用于推荐的网络模型。
3. 训练与评估：完成模型的训练，使用HR和NDCG两个指标进行预测和评估。
4. 数据利用：可将国家、商店、价格等信息融入训练，充分利用原始数据。

安装使用步骤

1. 环境准备：确保已经安装Python以及pandas、numpy等必要库。
2. 获取源码：已下载本项目的源码文件。
3. 数据准备：将train_ncf.csv文件放在合适位置，该文件包含四列用于训练的数据（userID, itemID, timestamp, rating）。
4. 运行程序：在终端或命令行中，进入项目目录，运行main.py文件。
5. 查看结果：程序运行结束后，查看模型训练结果和评估指标。

下载地址

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