矩阵分解(BPRMF) + 知识图谱表示学习(TransR) 构建的推荐系统

1. 程序使用说明

1.1 程序运行环境说明

• 有支持 C++11 的编译环境
• 有 Python2.7 环境
• 已安装 Python 的 Numpy 科学计算库

1.2 文件说明

以下两文件夹内为数据文件，作为程序的输入数据

• bpr-transr/data
• bpr/data

请使用支持 C++11 的编译环境编译以下两文件

• bpr-transr/bpr-transr.cpp: BPR-TransR程序源文件
• bpr/bpr.cpp: MFBPR程序源文件

以下文件为程序输出数据文件

• outputs_and_plots/bp*.txt
• outputs_and_plots/bt*.txt
• outputs_and_plots/final.txt 该文件为以上两类文件经手动整理得到

请使用 Python2.7 运行以下两文件，这两个文件以以上的程序输出数据文件为输入

• outputs_and_plots/plot_dim.py: 绘制不同维度下MFBPR和BPR-TransR的比较图
• outputs_and_plots/plot_40.py: 绘制随迭代次数MFBPR和BPR-TransR的比较图

以下两文件为以上 Python 程序的输出图像

• outputs_and_plots/figure_1.png
• outputs_and_plots/figure_2.png

1.3 编译

g++ -o bpr.exe -std=c++11 bpr.cpp
g++ -o bpr-transr.exe -std=c++11 bpr-transr.cpp

1.4 运行

bpr.exe
bpr-transr.exe

python plot_dim.py
python plot_40.py

1.5 其他

程序的具体问题请见源代码中的注释

2.参考

Collaborative Knowledge Base Embedding for Recommender Systems