pytorch 推荐FM算法实现

时间: 2023-10-30 21:06:39 浏览: 65
Factorization Machine (FM) 是一种处理稀疏高维数据的算法,可以用于推荐系统、CTR 预估等场景。下面是使用 PyTorch 实现 FM 算法的示例代码。 首先,我们需要导入 PyTorch 和其他必要的库: ```python import torch from torch.utils.data import Dataset, DataLoader from sklearn.preprocessing import LabelEncoder ``` 然后我们定义一个自定义数据集类来加载数据: ```python class FMDataSet(Dataset): def __init__(self, X, y=None): self.X = X self.y = y def __len__(self): return len(self.X) def __getitem__(self, idx): if self.y is not None: return self.X[idx], self.y[idx] else: return self.X[idx] ``` 接着,我们定义 FM 模型的类: ```python class FM(torch.nn.Module): def __init__(self, num_features, k): super(FM, self).__init__() self.num_features = num_features self.k = k # 线性部分 self.linear = torch.nn.Linear(num_features, 1) # 交叉部分 self.V = torch.nn.Parameter(torch.randn(num_features, k)) def forward(self, x): linear_part = self.linear(x) v_part = torch.mm(x, self.V).pow(2).sum(1, keepdim=True) \ - torch.mm(x.pow(2), self.V.pow(2)).sum(1, keepdim=True) fm_part = 0.5 * v_part out = linear_part + fm_part return torch.sigmoid(out) ``` 在这个模型中,我们定义了线性部分和交叉部分。线性部分使用 PyTorch 自带的 Linear 层,而交叉部分使用了一个矩阵 V,它的形状是 (num_features, k)。我们通过矩阵乘法和张量乘法计算出交叉部分的输出。 接下来,我们可以加载数据并进行预处理。这里我们使用 MovieLens 数据集作为示例数据: ```python import pandas as pd # 加载数据 data = pd.read_csv('http://files.grouplens.org/datasets/movielens/ml-100k/u.data', sep='\t', header=None, names=['user_id', 'item_id', 'rating', 'timestamp']) # 将 user_id 和 item_id 编码成连续的整数 user_encoder = LabelEncoder() item_encoder = LabelEncoder() data['user_id'] = user_encoder.fit_transform(data['user_id']) data['item_id'] = item_encoder.fit_transform(data['item_id']) # 将数据集拆分成训练集和测试集 train_data = FMDataSet(data[['user_id', 'item_id']].values, data['rating'].values) train_loader = DataLoader(train_data, batch_size=256, shuffle=True) num_users = len(user_encoder.classes_) num_items = len(item_encoder.classes_) ``` 最后,我们可以训练模型并进行评估: ```python # 定义模型和优化器 model = FM(num_users + num_items, 20) optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.01) # 训练模型 for epoch in range(10): for x, y in train_loader: optimizer.zero_grad() y_pred = model(x) loss = torch.nn.functional.binary_cross_entropy(y_pred, y.float().unsqueeze(1)) loss.backward() optimizer.step() print('Epoch {}: loss={:.4f}'.format(epoch+1, loss.item())) # 在测试集上评估模型 test_data = FMDataSet(data[['user_id', 'item_id']].values) test_loader = DataLoader(test_data, batch_size=1024) y_pred = [] for x in test_loader: y_pred.append(model(x).detach().numpy().flatten()) y_pred = np.concatenate(y_pred) y_true = data['rating'].values rmse = np.sqrt(np.mean((y_true - y_pred)**2)) print('RMSE={:.4f}'.format(rmse)) ``` 这样就可以使用 PyTorch 实现 FM 算法了。请注意,这个示例代码只是一个简单的示例,实际的应用中可能需要进行更多的优化和调整。

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