知识图谱推荐算法CKE实现与数据集介绍

资源摘要信息:"基于知识图谱的推荐算法-CKE的实现python源码+运行说明.zip" 知识点： 1. 知识图谱：知识图谱是一种结构化的语义知识库，它以图形结构来描述实体之间的复杂关系。在推荐系统中，知识图谱可以用来表示物品的属性、类别、标签等信息，为推荐算法提供丰富的背景知识，从而提高推荐的准确性。本资源介绍的CKE算法即运用了知识图谱中的信息。 2. 推荐算法：推荐算法是用于根据用户的历史行为、偏好、习惯等信息，为用户推荐可能感兴趣的商品或服务的技术。CKE（Complementary Knowledge-based Embedding）算法是基于知识图谱的一种推荐算法，它能够结合用户的显式反馈（如评分、点击等）和隐式反馈（如浏览时间、购买顺序等）信息，通过深度学习方法对知识图谱中的实体和关系进行嵌入学习，从而提高推荐系统的性能。 3. Python：Python是一种广泛使用的高级编程语言，具有简洁的语法和强大的库支持，是数据科学、机器学习和人工智能领域中非常受欢迎的编程语言。本资源中的CKE算法实现就是使用Python语言编写，并要求运行环境为Python 3.7.0。 4. 环境配置：在本资源的描述中，推荐了具体的软件版本要求。Python版本为3.7.0，此外还依赖于torch、pandas、numpy、sklearn和networkx这些库。这些库的版本分别是torch 1.12.0、pandas 1.1.5、numpy 1.21.6、sklearn 0.0（可能是指最新版本）和networkx 2.5。这些库涵盖了深度学习框架、数据处理、数学运算、机器学习算法和图论算法等不同领域的功能，对于实现CKE算法是必需的。 5. 数据集介绍：资源中提到了四个不同类型的数据集，分别是music（音乐）、book（书籍）、ml（电影）和yelp（商户）。这些数据集在实际推荐系统中代表不同的推荐场景，如音乐推荐、图书推荐等。每个数据集都具有用户对物品的反馈信息，这些信息通常以评分或点击行为的形式存在，是训练推荐模型的重要输入。 6. 文件结构：资源的压缩包中包含了多个文件，其中"ratings.txt"文件记录了用户对物品的点击行为，"kg.txt"文件是知识图谱文件，包含了实体之间的关系信息，而"user-list.txt"文件则包含了用户及其对应的id信息。其余文件在此资源中被标识为可以忽略，但实际应用中可能包含了模型参数、训练日志等辅助信息。 7. 运行说明：资源中虽然没有详细说明具体的运行步骤，但根据描述可以推断出，要使用该资源运行CKE算法，首先需要安装好Python环境以及所有依赖的库，然后根据源码中的相关指令或函数调用进行模型的训练和测试。在运行时，需要准备好相应的数据集文件，并按照源码中对数据文件格式的约定组织好数据，以确保算法能正确加载和处理数据。