(iids.unsqueeze(1) == topk10_iids).float().max(dim=1)[0].mean()

这行代码是对 topk10_iids 和 iids.unsqueeze(1) 这两个张量进行比较，得到一个大小为 (batch_size, 10) 的张量，其中每个元素为 0 或 1，表示对应位置上的 item 是否在 topk10_iids 中出现过。然后使用 .max(dim=1)[0] 得到每个样本中最大的值，即是否有任意一个 item 在 topk10_iids 中出现过，最后使用 .mean() 得到所有样本的平均值，即 top10 命中率（top-10 Hit Rate）。

相关问题

(iids.unsqueeze(1) == topk10_iids).float().max(dim=1)[0]

这段代码的作用是将一个形状为 (batch_size, 10) 的 tensor `topk10_iids` 中的每个元素与一个形状为 (batch_size,) 的 tensor `iids` 中对应的元素相比较，如果相等则返回 1，否则返回 0。然后再取每行的最大值，返回一个形状为 (batch_size,) 的 tensor，表示每个样本的最大匹配数。最后这个 tensor 可能会被用来计算推荐系统的评估指标，比如 recall、precision 等。

def prepare_dgl_graph(args, dataset): """ indexed from 0 [base_u, base_u + n_user) [base_i, base_i + n_item) [base_c, base_c + n_category) base_u starts from 0 etype: 0 u-u 1 i-u 2 u-i 3 c-i 4 i-c """ src, dst, etype = [], [], [] bu = 0 bi = bu + dataset['userCount'] bc = bi + dataset['itemCount'] num_nodes = bc + dataset['categoryCount'] """ social network """ uids, fids = dataset['trust'].nonzero() src += (bu + uids).tolist() dst += (bu + fids).tolist() etype += [0] * dataset['trust'].nnz """ user-item interactions """ uids, iids = dataset['train'].nonzero() src += (bi + iids).tolist() dst += (bu + uids).tolist() etype += [1] * dataset['train'].nnz src += (bu + uids).tolist() dst += (bi + iids).tolist() etype += [2] * dataset['train'].nnz """ item-categories relations """ iids, cids = dataset['category'].nonzero() src += (bc + cids).tolist() dst += (bi + iids).tolist() etype += [3] * dataset['category'].nnz src += (bi + iids).tolist() dst += (bc + cids).tolist() etype += [4] * dataset['category'].nnz graph = dgl.graph((src, dst), num_nodes=num_nodes) graph.edata['type'] = torch.LongTensor(etype) return graph

这是一个名为 `prepare_dgl_graph` 的函数，用于为图神经网络准备 DGL 图数据。

函数首先定义了一些变量，包括 `src`、`dst` 和 `etype`，用于存储图的边的起始节点、目标节点和边的类型。

然后，根据数据集中的用户数、物品数和类别数，计算了节点的索引范围。其中，`bu` 表示用户节点的起始索引，`bi` 表示物品节点的起始索引，`bc` 表示类别节点的起始索引，`num_nodes` 表示图中节点的总数。

接下来，根据数据集中的社交网络关系构建了边。使用 `nonzero()` 方法找到稀疏矩阵 `dataset['trust']` 中非零元素的行索引和列索引，并将其作为边的起始节点和目标节点。将边的类型设置为 0，表示用户-用户之间的关系。

然后，根据数据集中的用户-物品交互构建了边。同样地，使用 `nonzero()` 方法找到稀疏矩阵 `dataset['train']` 中非零元素的行索引和列索引，并将其作为边的起始节点和目标节点。这里有两组边，一组是从物品到用户的边，另一组是从用户到物品的边。将边的类型分别设置为 1 和 2，表示物品-用户之间的关系。

最后，根据数据集中的物品-类别关系构建了边。同样地，使用 `nonzero()` 方法找到稀疏矩阵 `dataset['category']` 中非零元素的行索引和列索引，并将其作为边的起始节点和目标节点。这里有两组边，一组是从物品到类别的边，另一组是从类别到物品的边。将边的类型分别设置为 3 和 4，表示物品-类别之间的关系。

最后，使用 `dgl.graph()` 方法根据起始节点和目标节点创建了一个 DGL 图对象，并将边的类型存储在图的边数据中。

函数返回创建的图对象。