【源码】基于深度学习的知识付费产品个性化推荐系统——MDDeepFM

项目简介

随着互联网发展，知识付费产品受用户青睐。本项目旨在开发一个基于深度学习的知识付费产品个性化推荐系统，在 DeepFM 和 BPR 推荐方法基础上创新，以适应知识付费产品特性，提升推荐效果。

项目的主要特性和功能

1. 数据预处理：对原始数据进行特征提取、归一化、划分训练集和测试集等操作，适配模型。
2. MD - DeepFM 模型实现：采用深度因子分解机（DeepFM）模型，结合内容增强和跨领域特征融合策略，捕捉用户和物品复杂交互关系，生成个性化推荐列表。
3. 评估指标：用精确率、召回率、AUC 等指标评估模型性能，进行冷启动实验验证对新用户的推荐效果。
4. 用户体验优化：系统有简洁界面，用户可轻松浏览和选择推荐产品，还能根据用户反馈和行为数据优化推荐效果。

安装使用步骤

1. 已将项目代码下载至本地环境。
2. 安装必要依赖库，如 PyTorch、numpy 等。
3. 按照项目要求格式化数据，确保数据集符合模型输入要求。
4. 运行数据预处理脚本（dataprocess.py），生成模型训练所需的数据格式。
5. 运行 MD - DeepFM 模型训练脚本（deep_fm_v2.py），进行模型训练。
6. 运行评估脚本（performanceCompare.py），对训练好的模型进行评估。
7. 运行推荐系统界面代码，体验个性化推荐功能。

下载地址

点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】