基于外部产品的神经协作过滤matlab代码

资源摘要信息:"蔡氏电路matlab仿真代码-ConvNCF:论文“基于外部产品的神经协作过滤”的实验代码" 一、知识点概述 本部分的代码文件是围绕论文《基于外部产品的神经协作过滤》而构建的仿真实验代码，它涉及到人工智能领域中推荐系统的一种新型算法：卷积神经协同过滤（Convolutional Neural Collaborative Filtering，简称ConvNCF）。该算法通过用户和项目（商品、服务等）的嵌入（embeddings）和它们的外积（outer product）来捕捉用户-项目交互的非线性复杂关系，并利用卷积神经网络（CNN）来提取深层次特征，从而提升推荐系统的性能。 二、仿真环境准备 为了运行该仿真实验代码，用户需要确保系统环境已安装了以下软件包： - Tensorflow：版本要求为1.7。 - numpy和scipy：这两个Python库用于科学计算和数据处理。 用户可通过如下命令安装或确认已安装的版本： ``` pip install tensorflow==1.7 pip install numpy scipy ``` 三、代码执行步骤 1. 解压缩数据文件 2. 进入数据目录 ``` cd Data ``` 3. 使用gunzip命令解压数据集（假设数据集为Yelp数据集） ``` gunzip * ``` 4. 使用MF_BPR.py脚本进行嵌入预训练 ``` python MF_BPR.py ``` 5. 使用预训练的嵌入训练ConvNCF模型 ``` python ConvNCF.py --pretrain=1 ``` 四、数据集说明 代码包中包含了训练集和测试集，其中训练集用于模型的训练过程，测试集分为正实例和负实例。数据集文件采用制表符（\t）分隔用户ID、项目ID、评分和时间戳（如果存在）。 - 训练集：包含用户-项目评分信息。 - 正实例测试集：包含用于模型评估的用户-项目评分信息。 - 负实例测试集：包含负样本的用户-项目关系，用于评估模型在区分正负样本方面的能力。 五、引用要求 如果用户在研究或项目中使用了这些代码，作者要求在相应的出版物或工作成果中引用他们的论文。这是对作者劳动成果的尊重，也有助于保持学术诚信。 六、开源系统说明 该代码包是开源的，这意味着其他研究者或开发者可以自由地获取代码，研究其工作原理，并根据自己的需要对其进行修改或扩展。开源精神鼓励知识共享，促进技术进步和创新。 七、关于蔡氏电路 尽管文件标题中提到了“蔡氏电路”，但在这段描述中并没有提供足够的信息来明确其与卷积神经协同过滤的关系。这可能是指某一种特定的电路设计或网络结构，但在没有更多上下文的情况下，无法确定其具体含义或在此代码中的作用。 总结来说，本代码文件和相关文档涉及了推荐系统、卷积神经网络、协同过滤以及机器学习模型的训练与评估等多个知识领域。理解和应用这些代码，需要有一定的机器学习和深度学习背景知识，以及熟悉Python编程和Tensorflow框架。