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pytorch 对应版本下载： https://pytorch.org/get-started/locally/
环境配置
代码微调
实际运行时，代码中有几个地方需要调整
src/main.py
src/step_sample.py
参数说明
参数名 | ml-1m 命令 | steam 命令 | amazon_beauty 命令 | toys 命令 |
--dataset | ml-1m | steam | amazon_beauty | toys |
--num_cluster | 8 | 32 | 32 | 32 |
--lambda_intent | 0.6 | 1.2 | 0.4 | 0.4 |
--lambda_history | 1 | 1 | 0.6 | 1 |
--lambda_contra | 0.05 | 0.2 | 1 | 1 |
--eval_interval | 2 | 2 | 2 | 2 |
--patience | 10 | 10 | 10 | 10 |
参数名 | 含义 |
--dataset | 指定训练使用的数据集，可选值包括 ml-1m、steam、amazon_beauty、toys（与命令中数据集对应）。 |
--num_cluster | 意图聚类的数量（即聚类的类别数），用于模型中对用户意图的区分。 |
--lambda_intent | 意图损失（intent loss）的权重系数，控制意图聚类相关损失在总损失中的占比。 |
--lambda_history | 历史序列损失（history loss）的权重系数，控制用户历史行为序列相关损失的占比。 |
--lambda_contra | 对比学习损失（contrastive loss）的权重系数，控制对比学习相关损失的占比。 |
--eval_interval | 评估间隔（单位：epoch），即每训练多少个 epoch 进行一次模型评估。 |
--patience | 早停（early stopping）的耐心值，即连续多少个 epoch 性能无提升时停止训练。 |
复现结果
ml-1m
Steam
Beauty
Toys
总结
Dataset | Metric | DiffuRec | DiQDiff |
Beauty | HR@5 | 5.5268 | 5.1463 |
ㅤ | HR@10 | 7.792 | 7.27 |
ㅤ | HR@20 | 10.7283 | 9.9405 |
ㅤ | NDCG@5 | 3.9762 | 3.8086 |
ㅤ | NDCG@10 | 4.7032 | 4.49 |
ㅤ | NDCG@20 | 5.4414 | 5.1594 |
Toys | HR@5 | 5.5813 | 5.2019 |
ㅤ | HR@10 | 7.3512 | 7.0392 |
ㅤ | HR@20 | 9.9543 | 9.2695 |
ㅤ | NDCG@5 | 4.1949 | 3.9129 |
ㅤ | NDCG@10 | 4.7627 | 4.5054 |
ㅤ | NDCG@20 | 5.417 | 5.0661 |
Movielens-1M | HR@5 | 15.9027 | 16.1013 |
ㅤ | HR@10 | 23.7053 | 24.6309 |
ㅤ | HR@20 | 35.6793 | 36.4793 |
ㅤ | NDCG@5 | 10.323 | 10.8218 |
ㅤ | NDCG@10 | 12.8231 | 13.5599 |
ㅤ | NDCG@20 | 15.8409 | 16.5452 |
Steam | HR@5 | 6.6808 | 7.0993 |
ㅤ | HR@10 | 10.8238 | 11.3353 |
ㅤ | HR@20 | 16.775 | 17.4418 |
ㅤ | NDCG@5 | 4.2967 | 4.6038 |
ㅤ | NDCG@10 | 5.6265 | 5.9618 |
ㅤ | NDCG@20 | 7.122 | 7.4974 |
- 作者:longlong
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