【源码】基于矩阵分解的推荐系统项目

项目简介

本项目是基于矩阵分解技术构建的推荐系统，借助分布式和联邦学习方法，致力于提升推荐系统的效率与准确性。项目实现了多种矩阵分解算法，可处理大规模数据集，在保护用户隐私的同时提供高质量推荐服务。

项目的主要特性和功能

1. 参数统一设置：shared_parameters.py 文件定义了所有模型共享的参数，如学习率、正则化参数等，方便用户统一调整。
2. 多元矩阵分解算法：
   • Regular_MF.py 实现传统矩阵分解算法，用于预测用户对物品的评分。
   • DistributeMF_Full.py 和 DistributeMF_Part.py 分别实现完整和部分的分布式矩阵分解算法，提升模型训练速度与可扩展性。
   • FedMF_Full.py 和 FedMF_Part.py 分别实现完整和部分的联邦矩阵分解算法，借助联邦学习框架保护用户隐私。
3. 数据处理与分析：
   • load_data.py 负责数据处理和加载。
   • result/plot_paper.py 用于绘制模型训练过程中的损失函数变化图，便于比较不同模型性能。

安装使用步骤

1. 环境准备：确保已安装Python环境，并安装所需依赖库，如numpy、pandas、scikit - learn等。
2. 下载源码：从项目仓库下载源码文件。
3. 配置参数：依据需求修改 shared_parameters.py 文件中的参数设置。
4. 运行模型：运行 Regular_MF.py、DistributeMF_Full.py、DistributeMF_Part.py、FedMF_Full.py 或 FedMF_Part.py 文件，选择合适算法进行模型训练。
5. 数据加载与结果分析：使用 load_data.py 文件加载数据，运行 result/plot_paper.py 文件生成损失函数变化图，分析模型性能。

下载地址

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