RKGE推荐算法Python实现与知识图谱应用指南

资源摘要信息: 本资源是一份关于基于知识图谱的推荐算法RKGE（Recurrent Knowledge Graph Embedding）的Python实现，并附有项目说明和相关数据集。RKGE是一种结合了知识图谱和序列模型的推荐系统算法，通过将知识图谱中的实体和关系嵌入到低维空间，以实现更加准确的推荐。 运行环境要求包括Python 3.7.0版本，以及以下Python库：PyTorch（版本1.12.0）、Pandas（版本1.1.5）、NumPy（版本1.21.6）和scikit-learn（版本0.0）。这些库涵盖了机器学习、数据分析和神经网络的基本需要。 数据集部分介绍如下： - music：音乐数据集，可能包含了歌曲信息以及用户对音乐的偏好； - book：书籍数据集，涉及读者对书籍的偏好和书籍相关属性； - ml：电影数据集，可能包括电影的基本信息和用户观影记录； - yelp：商户数据集，涉及用户对各类商户的评价和商户信息。 文件列表中包含： - ratings.txt：记录用户与项目之间的交互记录，用1表示用户对项目的点击行为，0表示没有点击； - kg.txt：知识图谱文件，其中第一列为头实体，第二列为尾实体，第三列为实体间的关系； - user-list.txt：用户及其ID列表，第一列为用户ID，第二列为用户名称； - README.md：项目说明文档，详细说明了如何使用本项目资源以及相关背景信息； - main-get_path.py：可能是数据处理脚本，用于获取数据集的路径； - main-RKGE.py：包含推荐算法RKGE的主体实现代码； - data：包含数据集的文件夹； - src：包含项目源代码的文件夹； - .idea：包含开发环境配置的文件夹，可能用于记录项目在特定IDE（如PyCharm）中的配置信息。 备注信息中提到，该项目的代码已经过测试，运行成功，功能正常，适合计算机相关专业的学生、老师或企业员工下载使用。它既可以作为学习进阶的材料，也可以作为课程项目、毕业设计、课程设计或作业。此外，有一定基础的用户可以根据自己的需要修改代码，实现额外功能。 在标签方面，该项目特别适合以下场景： - 毕业设计：用于计算机相关专业的学生完成他们的毕业项目； - 课程作业：作为专业课程的学习作业； - 课程设计：用于专业课程的课程设计任务； - 知识图谱：涉及知识图谱的构建、应用和研究； - 推荐算法RKGE：专门研究和实现RKGE推荐算法。 综上，该项目为使用者提供了一个基于知识图谱的推荐算法实现的完整资源，从代码到数据集，再到详细的文档说明，为学习和研究推荐系统提供了便利。对于计算机专业的学生和专业人士来说，这是一个非常有价值的学习资源。