一个通俗易懂的开源推荐系统（A user-friendly open-source project for recommendation systems）.
本项目将使用结合：代码、数据流转图、博客、模型发展史 等多个方面通俗易懂地讲解经典推荐模型，让读者通过一个项目了解推荐系统概况！
| Name | Preprocess_url | Download | Progress |
|---|---|---|---|
| Criteo | criteo_preprocess.py: 预处理源代码 | Download_URL | Done |
| 预处理说明 |
| No. | Publication | Model | Blog | Paper | Version |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | DLRS'16 | WideDeep | 白话WideDeep | Wide & Deep Learning for Recommender Systems, Google | torch |
| 2 | ADKDD'17 | DCN | Deep & Cross Network for Ad Click Predictions, Google | torch |
本项目环境主要有：
- python=3.8.20
- pytorch=1.13.0
其余安装包可以使用下面命令安装：
pip install -r requirements.txt
以Criteo数据集和WideDeep举例：
Step1: 数据预处理
cd DataProcess/criteo
python criteo_preprocess.py样本数据是使用的Criteo一万条数据作为示例，在执行命令过程中，需要注意 数据集的路径
Step2: 训练模型
在 data_config.json 中配置数据集路径；
在 model_config.json 中配置模型信息；
然后运行下面命令即可：
cd ModelZoo/WideDeep/WideDeep_torch
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