【源码】基于PythonPyTorch的增量学习视频推荐系统

项目简介

本项目是基于Python和PyTorch构建的增量学习视频推荐系统。利用增量学习方法，结合用户反馈数据，对视频推荐系统持续优化与更新，使系统能不断学习用户新行为和偏好，提升推荐准确性。

项目的主要特性和功能

1. 增量学习：可持续更新模型以适应新的用户反馈数据，无需重新训练整个模型。
2. 用户特征提取：借助神经网络模型提取用户特征，用于推荐任务。
3. 视频特征提取：运用预训练的Doc2Vec模型为视频生成向量表示，用于相似度计算和推荐。
4. 推荐算法：结合用户特征和视频特征，通过点积和sigmoid函数计算推荐分数，生成推荐列表。
5. 数据处理：包含多个数据处理脚本，用于读取、处理和转换数据，供模型训练和评估使用。
6. 性能评估：采用ROC曲线、Precision - Recall曲线和F1分数等评估指标，评估推荐系统性能。

安装使用步骤

1. 环境准备：确保已安装Python、PyTorch及项目使用的其他库。
2. 数据准备：准备好所需的用户反馈数据、视频信息数据等。
3. 运行脚本：根据项目需求，运行相应脚本进行处理和训练。
4. 评估性能：使用提供的评估脚本，评估推荐系统的性能。
5. 优化模型：依据评估结果，调整参数或模型结构，进一步优化推荐系统。

注意：项目具体使用步骤可能需根据实际数据和需求调整。运行脚本前，需确保提供正确的数据路径和其他必要参数。

下载地址

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