Recommender Systems Course at Politecnico di Milano 安装与配置指南
项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/re/RecSys_Course_AT_PoliMi 1. 项目基础介绍
本项目是米兰理工大学推荐系统课程的官方仓库，包含了用于构建推荐系统的各种算法和实现。这些算法主要用于处理和分析用户与项目之间的交互数据，从而提供个性化的推荐。
主要编程语言：Python
2. 关键技术和框架
- Cython：用于优化Python代码，提高算法执行效率。
- NumPy：强大的数学库，用于处理数组运算。
- SciPy：基于NumPy，用于科学和技术计算的库。
- scikit-learn：机器学习库，提供简单有效的数据预处理和模型评估工具。
- LightFM：用于快速实验和研究的轻量级协同过滤和混合推荐算法库。
3. 安装和配置准备工作
在开始安装之前，请确保您的系统中已安装以下软件：
- Python 3.x（建议使用Anaconda进行环境管理）
- Git
详细安装步骤
-
克隆项目仓库
打开命令行，执行以下命令克隆项目：
git clone https://github.com/MaurizioFD/RecSys_Course_AT_PoliMi.git cd RecSys_Course_AT_PoliMi -
安装项目依赖
在项目根目录下，执行以下命令安装项目所需的所有依赖：
pip install -r requirements.txt -
编译Cython代码
项目中包含了一些Cython文件，需要编译为Python可以使用的扩展模块。执行以下命令：
python run_compile_all_cython.py -
运行示例代码
安装完成后，您可以运行示例代码来测试安装是否成功。例如，运行以下命令运行所有算法：
python run_all_algorithms.py
确保每一步都正确无误，如果遇到任何问题，请检查您的环境设置和依赖是否正确安装。
以上步骤完成后，您就可以开始使用本项目中的推荐系统算法进行学习和研究了。
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
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