recbole加载新的数据集

RecBole是一个开源的推荐系统库，它支持Python编写，并且设计灵活，易于扩展。如果你想要在RecBole中加载新的数据集，通常需要按照以下几个步骤操作：

1. **数据预处理**：首先，你需要将数据转换成RecBole能理解的格式。这通常包括用户、物品ID以及评分或行为数据。常见的格式如CSV、TorchDataset或者Pandas DataFrame。

2. **定义数据源**：在RecBole中，你可以通过`DataSource`类来定义数据源。例如，可以自定义一个类继承自`BaseDataSource`，并实现必要的初始化方法，比如`__init__`和`load_data`，后者负责读取和加载数据到内存。

3. **创建数据加载器**：创建一个数据生成器，如`DataLoader`，它可以根据你的数据源动态地从磁盘加载数据，同时支持batching和shuffle等功能。在这个过程中，你可以设置一些参数，如batch_size、shuffle等。

4. **数据集划分**：如果需要，可以对数据进行训练集、验证集和测试集的划分。RecBole提供了一些内置函数，如`random_split`，帮助你完成这个任务。

5. **实例化模型并传入数据加载器**：最后，在模型构建阶段，你需要指定使用的数据加载器。许多模型都接受一个`data_loader`参数，用于获取训练数据。

from recbole.data import BaseDataSource, DataLoader
from recbole.data.source import RandomSplitter
# 创建数据源
custom_data_source = CustomDataSource()
# 划分数据集
splitter = RandomSplitter(data_source=custom_data_source)
train_data, valid_data, test_data = splitter.split(0.8, 0.1, 0.1)

# 数据加载器
train_dataloader = DataLoader(train_data)
valid_dataloader = DataLoader(valid_data)
test_dataloader = DataLoader(test_data)

# 创建模型并传入数据加载器
model = YourModel(name='your_model', data_loader=train_dataloader)