推荐系统开源项目教程

推荐系统开源项目教程

Recommender_System 推荐系统入门指南，全面介绍了工业级推荐系统的理论知识（王树森推荐系统公开课-基于小红书的场景讲解工业界真实的推荐系统），如何基于TensorFlow2训练模型，如何实现高性能、高并发、高可用的Golang推理微服务。Comprehensively introduced the theory of industrial recommender system, how to trainning models based on TensorFlow2, how to implement the high-performance、high-concurrency and high-available inference services base on Golang. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/recom/Recommender_System

1. 项目目录结构及介绍

推荐系统开源项目的目录结构如下：

Recommender_System/
├── 01_Basic/               # 基础理论相关文件
├── 02_Recall/              # 召回算法相关文件
├── 03_Rank/                # 排序算法相关文件
├── 04_Cross/               # 特征交叉算法相关文件
├── 05_LastN/               # 用户行为序列相关文件
├── 06_Rerank/              # 重排算法相关文件
├── 07_Cold_start/          # 物品冷启动相关文件
├── 08_Improvement/         # 推荐系统性能提升相关文件
├── .gitignore              # Git忽略文件
├── LICENSE                 # 项目许可证文件
├── README.md               # 项目说明文件

目录详细介绍：

• 01_Basic/：包含推荐系统的基础理论知识文档。
• 02_Recall/：包含召回算法的实现和相关文档。
• 03_Rank/：包含排序算法的实现和相关文档。
• 04_Cross/：包含特征交叉算法的实现和相关文档。
• 05_LastN/：包含用户行为序列建模的实现和相关文档。
• 06_Rerank/：包含重排算法的实现和相关文档。
• 07_Cold_start/：包含处理物品冷启动问题的实现和相关文档。
• 08_Improvement/：包含推荐系统性能提升的方法和相关文档。
• .gitignore：指定Git应该忽略的文件和目录。
• LICENSE：项目的许可证信息，本项目采用Apache-2.0协议。
• README.md：项目的说明文档，介绍项目的基本信息和如何使用。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动文件通常是指项目中的主要执行脚本或命令。在本项目中，具体的启动文件可能因项目的具体实现而有所不同，但通常会在项目的根目录或特定的脚本目录下找到。

例如，如果项目包含一个名为run.py的Python脚本，它可能是项目的启动文件。该脚本可能包含如下内容：

# run.py
def main():
    # 初始化配置
    # 加载模型
    # 启动服务
    pass

if __name__ == "__main__":
    main()

3. 项目的配置文件介绍

项目的配置文件用于存储项目运行所需的各种参数和设置。在本项目中，配置文件可能是一个名为config.json的JSON文件，它位于项目的根目录。

config.json的示例内容如下：

{
    "model_path": "path/to/model",
    "data_path": "path/to/data",
    "batch_size": 64,
    "learning_rate": 0.001,
    "epochs": 10
}

在这个配置文件中：

• model_path：指定模型存储的路径。
• data_path：指定数据集的路径。
• batch_size：指定训练过程中批次的大小。
• learning_rate：指定训练过程中的学习率。
• epochs：指定训练过程中迭代的次数。

项目的配置文件可以根据需要调整，以适应不同的运行环境和需求。在项目启动时，会加载这个配置文件，并根据其中的设置进行相应的初始化和运行。

Recommender_System 推荐系统入门指南，全面介绍了工业级推荐系统的理论知识（王树森推荐系统公开课-基于小红书的场景讲解工业界真实的推荐系统），如何基于TensorFlow2训练模型，如何实现高性能、高并发、高可用的Golang推理微服务。Comprehensively introduced the theory of industrial recommender system, how to trainning models based on TensorFlow2, how to implement the high-performance、high-concurrency and high-available inference services base on Golang. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/recom/Recommender_System