irspack:训练评估和优化基于隐式反馈的推荐系统 源码
irspack irspack是一个Python软件包,用于基于隐式反馈来训练,评估和优化推荐系统。 已经有用于此目的的出色软件包,例如 (对这个项目的影响最大) 但是,我决定实施自己的 使用进行更有效的参数搜索。 特别是,如果有早期停止方案,optuna可以基于中间验证分数来修剪毫无希望的试验,从而大大减少了调试的总体运行时间。 在C ++中使用多种算法(KNN和IALS)的多线程实现。 我发现使用处理用户的冷启动场景非常方便。 安装和可选依赖项 有适用于Linux,MacOS和Windows(带有python> = 3.6)的二进制文件。 您可以通过安装它们 pip instal
文件列表
irspack:训练,评估和优化基于隐式反馈的推荐系统
(预估有个123文件)
MANIFEST.in
67B
.coveragerc
180B
examples
14B
mypy.ini
638B
argcheck.hpp
1KB
evaluator.cpp
10KB
util.hpp
13KB
util.cpp
1KB
knn.hpp
5KB
similarities.hpp
12KB
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